Open, Modular, Deep Learning Accelerator. Contribute to apache/tvm-vta development by creating an account on GitHub.
GitHub - apache/tvm-vta: Open, Modular, Deep Learning Accelerator简介VTA (Versatile Tensor Accelerator, 多功能张量加速器) 是一个开放、通用、可自定义的深度学习加速器,具有完整的基于 TVM 的编译栈。VTA…
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项目环境配置 - tvm-book 0.0.8 文档xinetzone.github.io/tvm-book/tools/config.html 配置TVM 环境(ubuntu 平台) 将TVM 源码库克隆到本地,并编译生成动态库 git clone --recurse-submodules git@github.com:xinetzone/tvm.gitcdtvm pip install d2pycdxinetzone invoke init invoke config invoke make TVM...
TVM -TVM/VTA 代码生成流程 参考文献链接 https://chhzh123.github.io/blogs/2020-03-26-tvm-flow/ https://krantz-xrf.github.io/2019/10/24/tvm-workflow.html 主要介绍TVM的代码生成流程,即调用relay.build或tvm.build之后发生了什么,将深入到TVM的源代码进行剖析。(这里采用的依然是TVM v0.6) ...
VTA英文博客: https://tvm.ai/2018/07/12/vta-release-announcement.html 技术文档: https://docs.tvm.ai/vta/ 代码仓库: https://github.com/dmlc/tvm/tree/master/vta 有兴趣的小伙伴可以直接下载代码玩,目前支持FPGA运行。即使没有FPGA,也可以直接通模拟器运行编译出来的加速器代码,具体可以参考官方文档教程...
自定义VTA架构:TVM的缺陷与性能瓶颈 TVM缺陷与瓶颈 缺陷一:SRAM配置灵活性差 缺陷二:计算阵列配置僵硬 缺陷三:网络支持少 TVM源码修改之静态调度搜索算法 前言 前文NN编译栈之TVM研究报告深度分析TVM的源码结构,编译器特点。本文介绍TVM的当前缺陷以及如何修改源代码弥补缺陷并适配自己开发的神经网络加速器。不久会在G...
继续讲Relay IR以及Relax之前我们先了解一下tvm.ir这个抽象,无论是TIR还是Relay/Relax IR它们都对应了IRModule这个统一的最小编译单元,同时它们也对应的有一套共用的IR基础设置,具体实现在https://github.com/apache/tvm/tree/main/include/tvm/ir和https://github.com/apache/tvm/tree/main/src/ir目录下。
在compute的实现中最后返回的是TensorComputeOp对象的output()成员(也是一个tvm.te.Tensor), 同时这个tvm.te.Tensor包含这个TensorComputeOp对象(通过.op来访问,在https://github.com/apache/tvm/blob/main/python/tvm/te/tensor.py#L108可以看到)。最后func = te.create_prim_func([A, B])这行代码完成了TE到...
部署部分则封装为Tengine的库,直接调用。 相信随着更多开发者的加入,AutoKernel开源社区会有更大的突破与成长,在未来的深度学习编译器领域中,留下浓重的一笔! 项目开源Github地址: https://github.com/OAID/AutoKernel (加入AI科技评论顶会交流群,观看AI研习社同步直播)...