Read how DSP implemented a PaaS service solution in Oracle Cloud for C2C, resulting in the rapid deployment of TVMs that met franchise requirements. Rail franchise operator ‘Coast 2 Coast’ (C2C) holds its place as one of the UK's most popular and punctual commuter operators.

We’re supporting UK train operator c2c to design customer-centric digital experiences as its UX design partner. c2c is an award-winning train operator running services between Fenchurch Street and Shoeburyness, serving 26 stations in East London and South Essex.

GMMU 使用 NVLink-C2C 互连以cacheline为粒度来发起直接内存访问 (DMA)。 请求的访问从 CPU 内存执行，并且被发送回 GPU。 访问完成并且内存被缓存在常规 GPU 缓存层次结构中。

2024年9月9日 · 地铁3号线AFC系统自动售票机 (TVM)操作手册。 本手册描述的是地铁3号线的自动售票机（TVM）的运营操作及发生故障时的相关操作。 能高效率的运营并当发生故障时短时间内转换成最佳运营状态。 本手册的概述部分描述各个章节主要步骤和项目。 本手册包括以下章节。 1章:叙述本手册编写的目的和缩写的整理。 2章:叙述TVM设备的概要，配置，运营环境。 3章:叙述TVM设备的内部结构和功能。 4章:叙述TVM设备的使用及操作说明。 5章:叙述TVM设备的基 …

2018年10月2日 · Hollywell have been installing new electrical supplies for the new TVM machines across the whole C2C network. These machines will be replacing the old ticket machines and should improve waiting times for tickets at stations.

Apache TVM 是一个用于 CPU、GPU 和机器学习加速器的开源机器学习编译器框架，旨在让机器学习工程师能够在任何硬件后端上高效地优化和运行计算。 本教程的目的是通过定义和演示关键概念，来引导用户了解 TVM 的所有主要功能。

TVM是一个端到端的机器学习编译框架，它的目标是优化机器学习模型让其高效运行在不同的硬件平台上。 它前端支持 TensorFlow, Pytorch, MXNet, ONNX等几乎所有的主流框架。 它支持多种后端 (CUDA, ROCm, Vulkan, Metal,OpenCL, LLVM,C, WASM)及不同的设备平台 (GPU,CPU,FPGA及各种自定义NPU)。 作为开发者： 绝大部分使用者其实也是TVM的开发者。 开发者使用TVM通常是为了支持新的硬件平台，为此除了添加新的后端，一般也需要配套扩展对 …

2025年3月18日 · TVM 环境配置- Vulkan 支持, conda 安装., TVM 官方教程, TVM 样例- 构造或导入模型, 执行优化转换, 构建和通用部署., IRModule- 创建 IRModule- 从现有前端模型导入, 使用 Relax NN 模块编写, 通过 TVMScript 创建., IRModule的属性, IRModule 上的变换, 通用部署IRModule- 在 CPU 上部...

2021年2月20日 · TVM是一个深度学习编译器，通过TensorExpression和Schedule实现跨平台的代码优化。它解决了不同硬件需要特定计算库的问题，提供了一种统一的优化方法。TVM利用机器学习进行程序优化，包括算子融合、布局转换、矩阵乘法优化等，以提升性能。

2021年12月15日 · In the hardware ecosystem, TVM is already the best way for accelerator designers to integrate with ML applications. With TVM Unity, hardware vendors will easily onboard into TVM via a simple set of operators and then incrementally transition to compilation-based integration for better flexibility.