吴建明

摘要： Tensorrt一些优化技术介绍 Figure 1. A quantizable AveragePool layer (in blue) is fused with a DQ layer and a Q layer. All three layers are replaced by a quanti 阅读全文

摘要： LLVM与Clang编译图例 参考链接： https://blog.csdn.net/u012874859/article/details/108530256 阅读全文

摘要： OpenCL产业开发链 OPEN STANDARD FOR PARALLEL PROGRAMMING OF HETEROGENEOUS SYSTEMS OpenCL™ （Open Computing Language，开放计算语言）是一种开放、免版税的标准，适用于超级计算机、云服务器、个人计算机、移 阅读全文

摘要： OpenCL框架与示例下面的图简单说明了OpenCL的编程框架，图是用的GPU，其他类似； 名词的概念： Platform (平台)：主机加上OpenCL框架管理下的若干设备构成了这个平台，通过这个平台，应用程序可以与设备共享资源并在设备上执行kernel。实际使用中基本上一个厂商对应一个Platf 阅读全文

摘要： pass基础架构分析 Relay 和 TVM IR，包含一系列优化passes，可提高模型的性能指标，如平均推理，内存占用，或特定设备的功耗。有一套标准优化，及特定机器学习的优化，包括常量折叠，死代码消除，算子布局更改，算子融合，缓冲区处理和循环转换等。这些passes中的每一个，构造为一个 ir- 阅读全文

摘要： TensorFlow XLA优化与Memory XLA概述 XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。结果是在服务器与移动平台上的速度，内存使用率与可移植性得到了改善。最初，大多数用户不会从XLA中看到很大的好处，通过使用即时（JIT）编译或提前编译（AOT） 阅读全文

摘要： CUDA编程图例 CUDA C++ Programming Guide Figure 7. Matrix Multiplication without Shared Memory Figure 8. Matrix Multiplication with Shared Memory Figure 20 阅读全文

摘要： 写算子单元测试Writing Unit Tests! 一些单元测试示例，可在tests/python/relay/test_op_level3.py中找到，用于累积总和与乘积算子。 梯度算子 梯度算子对于编写Relay中的可微程序非常重要。虽然Relay的autodiff算法可区分一流的语言结构，但 阅读全文

摘要： ADAS产业链分析自动驾驶汽车（AutonomousVehicles，AV）指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能、视觉计算、雷达和全球定位及车路协同等技术，使汽车具有环境感知、路径规划和自主控制的能力，从而可让计算机自动操作的机动车辆。自动驾驶车辆最大特点是人工智能技术的主导，其驾驶过程是机器不 阅读全文

摘要： ONNX MLIR应用示例（含源码链接） 开放式神经网络交换在MLIR中的实现 (http://onnx.ai/onnx-mlir/)。 Prebuilt Containers 开始使用ONNX-MLIR的一个简单方法是使用预构建的docker映像。这些映像是在主干上成功合并生成的结果。最新的图像代 阅读全文