Apache TVM is an open source machine learning compiler framework for CPUs, GPUs, and machine learning accelerators. It aims to enable machine learning engineers to optimize and run computations efficiently on any hardware backend.

ai编译器tvm部署示例解析. ai编译器tvm(一)——一个简单的例子. 概述. 什么是tvm？ tvm可以称为许多工具集的集合，这些工具可以组合起来使用，实现一些神经网络的加速和部署功能。这也是为什么叫做tvm stack了。

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。

Apache TVM is a compiler stack for deep learning systems. It is designed to close the gap between the productivity-focused deep learning frameworks and the performance- and efficiency-focused hardware backends. TVM works with deep learning frameworks to provide end-to-end compilation for different backends.

TVM 的全称为 Tensor Virtual Machine ，意为「张量虚拟机」。 利用 TVM，工程师可以在任意硬件后端高效地优化和运行计算。 本站由 MLC.AI 志愿者组织进行更新，由超神经 Hyper.AI 进行维护及托管。

Welcome to the documentation for Apache TVM, a deep learning compiler that enables access to high-performance machine learning anywhere for everyone. TVM’s diverse community of hardware vendors, compiler engineers and ML researchers work together to build a unified, programmable software stack, that enriches the entire ML technology ecosystem ...

作为目前业界炙手可热的编译器，TVM（Tensor Virtual Machine）于2017年8月由华盛顿大学的Luis Ceze、陈天奇等人开源，利用这一工具，机器学习算法可以被自动编译成可供下层硬件执行的机器语言，从而可以利用多种类型的算力。 TVM主要用于 张量计算，提供独立于硬件底层的中间表示，采用各种方式（循环分块、缓存优化等）对相应的 计算进行优化。 第一代TVM的设计借鉴了传统编译器框架LLVM的设计思路， 设计抽象出中间表示层，不同的模型只需要开发相应的 …

TVM：TVM通过其relay.frontend模块下的功能实现高层模型转为TVM Relay IR，目前TVM支持MXNet、Keras、Onnx、TFLite、CoreML、Caffe2、Tensorflow、Darknet、Pytorch、Caffe和Paddle模型的输入，转换后的Relay IR可以被配套的图优化Pass进一步优化。

2024年11月21日 · TVM 推荐的 BYOC（Bring Your Own Codegen to Deep Learning Compiler）方式，提出了一个统一的框架，允许不同的硬件加速器供应商通过以即插即用的方式集成他们的代码工具，复用尽可能多的硬件无关的优化。

2023年3月12日 · tvm是一个端到端的全栈编译器，包括统一的ir堆栈和自动代码生成方法，其主要功能是优化在cpu、gpu和其他定制ai芯片上执行的ai模型，通过自动转换计算图，实现计算模式的融合和内存利用率最大化，并优化数据布局，完成从计算图到算子级别的优化，提供从 ...