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包含了主流深度学习加速器最突出和共同的特征。TVM 和 VTA 共同构成了一个端到端的软硬件深度学习系统栈,其中包括硬件设计、驱动程序、JIT 运行时和基于 TVM 的优化编译栈。
tvm.build() Lowering 到 low level IR; tvm.lower() Code Generation; build_module() 返回的module 是 编译后的函数 和 device API的集合; TVM-VTA Build Related File List: tvm/vta/python/vta/* tvm/vta/runtime/device_api.cc tvm/vta/runtime/runtime.cc tvm/3rdparty/vta-hw/src/${target}/...
TVM-VTA是一个多功能张量加速器,它可以用于加速深度学习模型的推理和训练过程。使用TVM-VTA可以提高模型的计算性能和能效。 TVM-VTA的主要特点和优势包括: 1. 高性能:TVM-VTA...
谢睿峰, TVM/VTA代码生成流程,https://krantz-xrf.github.io/2019/10/24/tvm-workflow.html https://discuss.tvm.ai/t/relationship-between-tvm-build-and-relay-build/4166 TVM/VTA代码生成流程 最近看了很多TVM/VTA后端代码生成的代码,现在就把近日所得总结一下,以备有需求的朋友参考。 关于TVM/VTA TVM是...
VTA (Versatile Tensor Accelerator) 是一个开放、通用、可自定义的深度学习加速器，以TVM为支撑，构建了端到端的软硬件深度学习系统栈，涵盖硬件设计、驱动程序、JIT运行时和优化编译栈。VTA具有以下关键特性：硬件配置与开发 - **硬件配置**：硬件规格可通过json文件配置，包括Tensor形状、数据位宽和片上...
VTA架构是一个开放、通用、可自定义的深度学习加速器，其关键特性如下：硬件配置与开发：硬件配置：硬件规格可通过json文件灵活配置，包括Tensor形状、数据位宽和片上Buffer大小等，FPGA型号相关信息也定义在配置文件中。环境依赖：使用verilator和chisel进行编译，生成libvta_hw.so库文件，支持硬件的模拟与运行...
apache/tvm-vta apache/tvm-vtaPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork75 Star278 main 3Branches0Tags Code Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit ekiwi Port to new Chisel stable release (3.5) (#37)...
首先，VTA是一个完全开源的深度学习加速器。但是VTA不光包含了加速器设计本身，完整的驱动，tvm编译的整合和直接从tvm前端python编译部署深度学习模型的完整开源工具链。本次发布的VTA包含了模拟器和FPGA部署模块。当然因为设计本身完全开源，有兴趣的同学也可以直接基于目前的设计进行流片设计。作为tvm社区的一部分，VTA...
Jenkinsfile to have tvm_multilib_tsim defined for CPU build target. * remove build/libvta_tsim.so from non tsim targeting builds * Revert to enable TSIM build i386. Revert to -Werror in CPU config. Remove verilator CPP objects from cmake config for tsim and put them as include into ...
VTA (Vector Tensor Accelerator) 的构建涉及到 TVM (Tensor Computation Microkernel) 和 TVA (Tensor Vector Accelerator) 的集成。构建过程主要包含以下几个关键步骤：首先，需要明确使用的是 TVM 中的 Tensor 类型，包括 A, B, C 等，这些定义在 include/tvm/te/tensor.h 和 src/te/tensor.cc ...