store模块将输出buffer中的内容转移到DRAM中。 核心计算模块:两个功能单元张量ALU与GEMM核在寄存器文件上执行操作。张量 ALU执行按元素的张量操作,如加法、激活、标准化和池化操作。GEMM核在输入、权重张量上执行高密度数学计算矩阵乘法,实现常见的深度学习算子如2D卷积或全连接层。GEMM核执行矩阵乘法操作时,流水线每个...
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。
论文笔记(一)补充知识之张量Tensor 最近看的一篇paper需要的背景知识 1.张量简介 张量(tensor)是一个多维的数据存储形式,数据的的维度被称为张量的阶。它可以看成是向量和矩阵在多维空间中的推广,向量可以看成是一维张量,矩阵可以看成是两维的张量。下面是一个三阶张量的例子,它有三维即3个mode。 值得注意的是...
首先，模型通过PyTorch等工具无缝转换为Relay IR，经过计算图的深度优化，如常量折叠和算子融合，比如Resnet18的BatchNorm折叠和量化，正是在VTA的高级硬件描述语言（HLS）加速器上大显身手，其余部分则在CPU上协作运行。算子融合如诗如画，通过流水线的数据处理策略，有效减少了store-load操作的繁冗，如图2...
陈天奇的tvm更新了：VTA，开源AI芯片栈 陈天奇 发表于 tvm社区 量子位 搬运 | 公众号 QbitAI 华盛顿大学陈天奇博士近日在tvm社区介绍了VTA(Versatile Tensor Accelerator)项目，量子位全文搬运如下。问题：不只是硬件设计 2016年的秋天，我收到我们系硬件的教授Luis的邮件邀请畅谈合作计划，当时正在酝酿TVM计划的我这样...
华盛顿大学陈天奇博士近日在tvm社区介绍了VTA(Versatile Tensor Accelerator)项目,量子位全文搬运如下。 问题:不只是硬件设计 2016年的秋天,我收到我们系硬件的教授Luis的邮件邀请畅谈合作计划,当时正在酝酿TVM计划的我这样认识了同系的法国同学Thierry,开始了我们将近两年的合作。AI芯片和硬件加速是深度学习发展写下一个大...
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也是Versatile Tensor Accelerator的缩写,这是一个开放、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,与TVM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。 这两个解释分别代表了VTA在...
导读:硬件加速为深度学习锦上添花,让高效的深度学习无处不在。随着硬件加速器出现在数据中心和边缘设备中,硬件专业化技术在深度学习技术栈中扮演着重要的角色。 今天,陈天奇团队推出Versatile Tensor Accelerator(VTA,发音为vita),这是一种开放、通用、可定制的深度学习加速器。VTA是一种可编程加速器,提供了RISC风格的...
VTA是TVM自带的FPGA硬件栈,非常适合入门神经网络部署以及AI处理器芯片的开发。关于VTA的介绍可以看这里:VTA专题内容(一):VTA(Versatile Tensor Accelerator)介绍 - 知乎 (zhihu.com) 当前VTA的示例Demo里有包含两个量化模型的例子,分别是resnet18和yolov3。这两个模型使用预训练的float权重,用tvm自带的量化工具进行量...