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TVM中文文档正式发布:机器学习编译器TVM开源之路
近日,由MLC社区志愿者共同翻译校对的TVM中文文档正式发布,现已托管至超神经官网Hyper.AI。TVM是备受追捧的深度学习编译栈,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。欢迎关注并参与贡献,共同推动机器学习编译在国内的发展!- 268
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使用TVMC编译和优化模型 | TVM机器学习教程
本教程介绍了如何使用TVMC来编译和优化模型,以及对TVM的工作原理进行了基础概述。学习完本教程后,您将能够使用TVMC实现模型编译、优化和性能比较。- 289
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TVM 与机器学习编译发展 – 2023 Meet TVM 上海站分享
本文整理自 Apache TVM PMC、上海交通大学博士生冯思远在 2023 Meet TVM 上海站的演讲分享,主题为「TVM 与机器学习编译发展」。文章介绍了Muli-Level IR Design的核心,MLC领域的设计目标以及对不同硬件的支持。- 279
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TVM中使用RPC进行交叉编译和远程设备执行教程
本教程介绍了如何在 TVM 中使用 RPC 进行交叉编译和远程设备执行,利用交叉编译和 RPC 实现程序在本地机器编译,在远程设备运行,对于远程设备资源有限的情况特别有用。- 294
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TVM TensorIR 深度学习特定语言介绍
本文介绍了TVM的TensorIR深度学习特定语言,以及通过IRModule和TVMScript进行程序优化的方法。了解TensorIR的设计思想和IRModule的创建过程,能够帮助深度学习领域的开发者更好地进行编程和优化。- 108
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UMA介绍:将硬件加速器集成到TVM的详细指南
本教程详细介绍了通用模块化加速器接口(UMA),提供了一个稳定的纯 Python API,从而将许多种类的硬件加速器集成到 TVM 中。文章详细介绍了UMA的使用方法和API调用的代码骨架,以及如何利用UMA将硬件加速器集成到TVM中。- 59
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深度学习模型编译快速入门教程
本教程介绍了如何使用TVM和Relay Python前端构建神经网络,以及为装有TVM的NVIDIA GPU生成runtime库的过程。文章还探讨了TVM支持的硬件后端、在Relay中定义神经网络以及相关的示例代码。- 428
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TVM TOPI入门教程
本文是TVM TOPI入门教程,介绍了TOPI提供的numpy风格操作和schedule,以及如何使得TVM中的代码不那么样板化。更多TVM中文文档可访问TVM中文站。- 389
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Apache TVM深度学习编译框架部署和集成教程
本教程介绍了如何将Apache TVM编译框架部署到各种平台,以及如何将其与项目集成。还包括了如何构建TVM runtime库和交叉编译模型的详细步骤。- 250
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