tvm

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适用于 CPU、GPU 和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈

Apache TVM为深度学习提供高效编译支持,优化执行效率,适合用于学术与工业研究领域,填补了框架与后端之间的技术差距。

Apache TVM深度学习编译器Apache-2.0硬件后端Github开源项目

TVM 项目介绍

什么是 TVM?

Apache TVM 是一个专为深度学习系统而设计的编译器栈。它的目的是弥合专注于生产力的深度学习框架与专注于性能和效率的硬件后端之间的差距。TVM 可与多种深度学习框架协同工作,为不同的后端提供端到端的编译支持。

许可协议

TVM 的代码使用 Apache-2.0 许可证授权。这意味着其源代码是开源的,用户可以根据此许可证的条款自由使用、修改和分发。

如何开始使用?

有兴趣了解和使用 TVM 的用户,可以访问 TVM 文档网站。这里提供了安装说明、教程以及示例代码等资源。《TVM 入门》教程是初学者的良好起点。

如何贡献?

TVM 秉承 Apache 的提交者模型,希望通过社区的维护和共享来构建一个开源项目。想要参与贡献的开发者,可以参考 贡献者指南

感谢

在构建 TVM 的过程中,吸取了以下一些项目的经验:

  • Halide:TVM 的 TIR 和算术简化模块部分源于 Halide,同时也借鉴了部分低级别转化管道。
  • Loopy:使用了整数集分析及其循环转换原语。
  • Theano:TVM 的符号扫描操作符设计受 Theano 的启发。

通过对这些开源项目的学习,TVM 不断完善其功能和性能,为开发者提供更好的工具支持。

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