TVM编译器原理与实践--聚文网

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编辑推荐

人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经在全世界信息产业中获得广泛应用。深度学习模型推动了AI技术革命，如 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等。大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级 GPU进行过优化，因此需要做很多的优化努力，以便在汽车、手机端、物联网设备及专用加速器（FPGA、ASIC）等其他平台上部署。随着深度学习模型和硬件后端数量的增加，TVM构建了一种基于中间表示 (IR)的统一解决方案。TVM不仅能自动优化深度学习模型，还提供了跨平台的高效开源部署框架。大模型的热度逐渐上升，将人工智能理论及算法框架转为落地项目实现，TVM是一个很好的桥梁。因此，本书将得到广大读者的喜爱。

内容简介

TVM（Tensor Virtual Machine，张量虚拟机）是一种开源的模型编译框架，旨在将机器学习模型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。其工作原理是，先将深度学习模型进行优化推理、内存管理与线程调度，再借用LLVM框架将模型部署在CPU、GPU、FPGA、ARM等硬件设备上。
本书全面解析TVM的主要功能，帮助读者理解TVM工作原理，以及使用 TVM对深度学习与机器学习进行优化与部署。
本书结合作者多年的工作与学习经验，力求将TVM基础理论与案例实践融合在一起进行详细讲解。全书共9章，包括TVM基本知识，使用TVM开发，算子融合与图优化，TVM量化技术，TVM 优化调度，Relay IR，代码生成，后端部署与OpenCL（Open Computing Language，开放运算语言），自动调度、自动搜索与成本模型。各章除了包含重要的知识点和实践技能外，还配备了精心挑选的典型案例。
本书适合从事AI算法、软件、编译器开发以及硬件开发等专业的工程技术人员、科研工作人员、技术管理人员阅读，也可以作为编译器相关专业高校师生的参考用书。

前言
第1章 TVM基本知识
1.1TVM基本原理
1.1.1TVM概述
1.1.2TVM 模型优化部署概述
1.2TVM编译过程
1.2.1编译流程
1.2.2TVM编译数据结构
1.2.3TVM编译数据处理
1.2.4TVM的Pass过程
1.3TVM开源工程逻辑架构
1.3.1代码库代码结构
1.3.2代码自动内核
1.4TVM应用支持
1.4.1TVM的工作流程
1.4.2支持多语言与多平台
1.4.3TVM应用场景
1.4.4TVM优化模型推理
1.4.5TVM编译器与运行时组件
1.4.6TVM运行时主要模块
1.4.7TVM简单代码生成编译示例
1.4.8TVM各模块之间的关系
1.5TVM特色与挑战
1.5.1TVM特色
1.5.2支持多种后端设备
1.5.3TVM应对的挑战
……

TVM编译器原理与实践

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