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TVM 中文
神经星星
创建于2022-12-07
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汇集 TVM 中文学习资料、教程及案例,欢迎关注~ 更多请访问:https://tvm.hyper.ai/
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【TVM 教程】在 NVIDIA GPU 上调优高性能卷积(上)
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →https://tvm.hyper.ai/ 作者:Lianmin
【TVM 教程】为 NVIDIA GPU 自动调优卷积网络
针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要,本文介绍如何为 NVIDIA GPU 调优整个卷积网络。 TVM 中 NVIDIA GPU 的算子实现是以 template 形式编写的,该
【TVM 教程】如何使用 TensorCores 优化卷积
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CP
【TVM 教程】如何在 GPU 上优化卷积
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CP
【TVM 教程】用 TEDD 进行可视化
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。
【TVM 教程】使用元组输入(Tuple Inputs)进行计算和归约
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 → https://tvm.hyper.ai/
【TVM 教程】使用 Tensorize 来利用硬件内联函数
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 → https://tvm.hyper.ai/
【TVM 教程】外部张量函数
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 → https://tvm.hyper.ai/
【TVM 教程】线性和递归核
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 → https://tvm.hyper.ai/
【TVM 教程】内联及数学函数
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 → https://tvm.hyper.ai/
【TVM 教程】规约(reduce)
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →https://tvm.hyper.ai/
【TVM 教程】TVM 中的 Schedule 原语
作者:Ziheng Jiang TVM 是一种用于高效构建内核的领域特定语言。 本教程展示了如何通过 TVM 提供的各种原语来调度计算。 计算相同结果的方法众多,然而,不同的方法会导致局部性和性能各异
【TVM 教程】使用 Relay Visualizer 可视化 Relay
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 → Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 C
【TVM 教程】在 Relay 中使用 Pipeline Executor
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 → Apache TVM 中文站tvm.hyper.ai/ 作者:
【TVM 教程】在 Relay 中使用外部库
作者:Masahiro Masuda,Truman Tian 本文介绍如何将 cuDNN 或 cuBLAS 等外部库与 Relay 一起使用。 Relay 内部用 TVM 来生成 target-spe
【TVM 教程】构建图卷积网络
更多 TVM 中文文档可访问 → https://tvm.hyper.ai/ 本文介绍如何用 Relay 构建图卷积网络(GCN)。本教程演示在 Cora 数据集上运行 GCN。Cora 数据集是图神
【TVM 教程】在 Adreno™ 上部署预训练模型
本文是一个逐步教程,演示如何在 Adreno 上(不同精度)部署预训练的 PyTorch ResNet-18 模型。 首先,我们需要安装 PyTorch 与 TorchVision,因为我们将使用它作
【TVM 教程】在 CPU 上部署 Hugging Face 剪枝模型
作者:Josh Fromm 本教程演示如何采用剪枝后的模型(本例中模型是 来自 Hugging Face 的 PruneBert),并使用 TVM 来利用模型稀疏支持来加速。 尽管本教程的主要目的是在
【TVM 教程】在 CUDA 上部署量化模型
作者:Wuwei Lin 本文介绍如何用 TVM 自动量化(TVM 的一种量化方式)。有关 TVM 中量化的更多详细信息,参阅 此处。本教程将在 ImageNet 上导入一个 GluonCV 预训练模
【TVM 教程】编译 PyTorch 目标检测模型
本文介绍如何用 Relay VM 部署 PyTorch 目标检测模型。 首先应安装 PyTorch。此外,还应安装 TorchVision,并将其作为模型合集(model zoo)。 可通过 pip
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