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。

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...

TVM是什么？ TVM是一款开源的、端到端的深度学习模型编译框架，用于优化深度学习模型在CPU、GPU、ARM等任意目标环境下的推理运行速度，常见的应用场景包括： 需要兼容所有主流模型作为输入，并针对任意类型的目标硬件生成优化部署模型的场景

2025年3月18日 · Apache TVM 是遵循 Python 优先开发、通用部署原则的机器学习编译框架。 它接收预训练的机器学习模型，编译并生成可嵌入和在任何地方运行的部署模块。

2023年10月18日 · TVM的使用途径很广，几乎可以支持市面上大部分的神经网络权重框架 (ONNX、TF、Caffe2等)，也几乎可以部署在任何的平台，例如 Windows 、 Linux 、Mac、ARM等等。 以下面一张图来形容一下，这张图来源于 (https://tvm.ai/about)： 乍看这么多感觉非常地复杂，但我们只需要知道TVM的核心功能就可以： TVM可以优化的训练好的模型，并将你的模型打包好，然后你可以将这个优化好的模型放在任何平台去运行，可以说是与落地应用息息相关。

2024年10月10日 · TVM 实现了 FFI (Foreign Function Interface) 机制，目标是使得任意语言下定义的函数都可以被任意其他语言调用。 在 C++ 后端同过 “TVM_REGISTER_GLOBAL” 这个宏将函数注册为全局函数，该全局函数的类型为 PackedFunc。 有自己的博客很帅，但是我很懒，要命！

TVM 是一个开源的深度学习编译器，适用于 CPU、GPU、ARM 等多种硬件架构，旨在使机器学习工程师能够在任意硬件后端，高效地运行并优化计算。 鉴于 TVM 相关的中文学习资料比较零散，不利于开发者系统性学习，我们在 GitHub 上创建了 TVM 文档翻译项目。

RK3588 包括 A76 CPU 、 Mali GPU 、 NPU，我们接下来尝试利用TVM在RK3588的A76 CPU和Mali GPU上部署AI模型。 在RK3588安装TVM (不开启OpenCL) 采用源码安装方式我们的目标是在RK3588环境下通过源码编译出libtvm.so和libtvm_runtime.so。 1、首先检查环境依赖 支持 C++17 的C++编译器，比如GCC 7.1

2022年11月17日 · 2017 年 8 月，时任华盛顿大学博士生的陈天奇及其团队成员，正式发布 TVM。 这是一个开源的模型编译框架，全称 Tensor Virtual Machine，意为张量 虚拟机， 旨在将机器学习算法自动编译成可供下层硬件执行的机器语言，从而利用多种类型的算力。 TVM 系统概览：适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片. 论文： TVM: An Automated End-to-End Optimizing Compiler for Deep Learning. 在知乎问题「如何评价陈天奇团队新开源的 TVM？ 」中，陈天奇 …

2025年3月18日 · 拓展 TVM C++ 功能. Python 端加载 C++ 端动态库. 使用 tvm._ffi._init_api()管理 TVM 插件. 其他 C++ 打包函数的例子. C++ 调用 Python. TVM 模块插件. 创建 TVM 的 NDArray 的子类. 注册插件. TVM 运行时. module 导出. TVM 运行时（C++） TVM Runtime api. Object. Relax 数据流模式语言. DPL 模式匹配.