摘要：
为x86 CPU自动调度神经网络 对特定设备和工作负载进行自动调试对于获得最佳性能至关重要。这是有关如何使用自动调度器为x86 CPU调试整个神经网络的文档。 为了自动调试神经网络，将网络划分为小的子图，并对其进行独立调试。每个子图被视为一个搜索任务。任务调度程序可以对时间进行分片，并为这些任务动态 阅读全文
posted @ 2020-12-24 06:16
吴建明wujianming
阅读(211)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TVM Reduction降低算力 这是有关如何降低算力TVM的介绍材料。像sum / max / min这样的关联约简运算符是线性代数运算的典型构造块。 本文将演示如何降低TVM算力。 from __future__ import absolute_import, print_function i 阅读全文
posted @ 2020-12-23 09:03
吴建明wujianming
阅读(488)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Vitis-AI集成 Vitis-AI是Xilinx的开发堆栈，用于在Xilinx平台（包括边端设备和Alveo卡）上进行硬件加速的AI推理。它由优化的IP，工具，库，模型和示例设计组成。设计时考虑到了高效率和易用性，充分发挥了Xilinx FPGA和ACAP上AI加速的全部潜力。 TVM内部当前的 阅读全文
posted @ 2020-12-23 08:31
吴建明wujianming
阅读(1630)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
中继TensorRT集成 介绍 NVIDIA TensorRT是用于优化深度学习推理的库。这种集成将使尽可能多的算子从Relay转移到TensorRT，从而无需调整调度，即可在NVIDIA GPU上提高性能。 本文将演示如何安装TensorRT，并在启用TensorRT BYOC和运行时runtim 阅读全文
posted @ 2020-12-23 07:33
吴建明wujianming
阅读(316)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
HLS后端示例 TVM支持带有SDAccel的Xilinx FPGA板。这是有关如何将TVM部署到AWS F1 FPGA实例的文档。 此功能仍处于试验阶段。暂时无法使用SDAccel部署端到端神经网络。 本文使用两个python脚本。 build.py-用于合成FPGA位流的脚本。 import t 阅读全文
posted @ 2020-12-23 06:47
吴建明wujianming
阅读(215)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TVM安装常用问题 如何添加新的硬件后端 如果硬件后端支持LLVM，则可以通过设置正确的目标三元组来直接生成代码target。 如果目标硬件是GPU，请尝试使用cuda，opencl或vulkan后端。 如果目标硬件是特殊的加速器，请checkout VTA：深度学习加速器堆栈，并将代码生成到TVM 阅读全文
posted @ 2020-12-23 06:35
吴建明wujianming
阅读(186)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
使用Auto TensorCore CodeGen优化Matmul 本文将演示如何使用TVM Auto TensorCore CodeGen在Volta / Turing GPU上编写高性能matmul调度。这是一个生成tensorcore内核的解决方案，其中大多数转换都是通过ir传递完成的。用户还 阅读全文
posted @ 2020-12-23 06:19
吴建明wujianming
阅读(308)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
如何使用TensorCores优化卷积 本文将演示如何在TVM中使用TensorCores编写高性能的卷积计划。假设卷积的输入有大量数据。首先介绍如何在GPU上优化卷积。 TensorCore简介 每个Tensor核心都提供一个4x4x4的矩阵处理阵列，该阵列可以运行 ，其中A，B，C和D是4x4矩 阅读全文
posted @ 2020-12-22 08:50
吴建明wujianming
阅读(502)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本文将演示如何在TVM中编写高性能的卷积实现。以平方大小的输入张量和滤波器为例，并假设卷积的输入量很大。使用不同的布局来存储数据，以实现更好的数据局部性。缓冲区布局为HWCN，代表高度，宽度，通道，批次。 准备和算法 将固定大小用于256通道和14 x 14尺寸的输入张量。批处理大小为256。卷积过 阅读全文
posted @ 2020-12-22 08:37
吴建明wujianming
阅读(246)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
VTA：深度学习加速器堆栈 多功能Tensor加速器（VTA）是一个开放的，通用的，可定制的深度学习加速器，具有完整的基于TVM的编译器堆栈。设计VTA来展示主流深度学习加速器的最显着和共同的特征。TVM和VTA共同构成了一个端到端的硬件-软件深度学习系统堆栈，其中包括硬件设计，驱动程序，JIT运行 阅读全文
posted @ 2020-12-22 08:12
吴建明wujianming
阅读(584)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号