TVM_深度学习编译器
TVM_深度学习编译器
TVM所做的是要比传统compiler更偏上层的,你可以把它理解成source-to-source compiler,需要其他的后端(backend)来生成最后的指令。比如当编译的Target是Intel CPU时,翻译的顺序是Relay IR -> TVM IR/ Halide IR -> LLVM IR,之后交给LLVM生成最后的可执行程序。当编译的Target是NVIDIA GPU时,这个顺序就变成了 Relay IR -> TVM IR/Halide IR -> CUDA program (比如生成一个文件, my_kernel.cu),然后调用cuda的runtime compiler来生成CUDA可执行文件。
细节上可能跟最新的不一样,因为TVM大概在逐渐废弃Halide IR,TVM IR也是每个版本都有改动。从前后端的角度上看,vitis AI可以作为TVM的后端之一,而且不久前,TVM也支持了这个后端([RFC][BYOC] Vitis-AI integration),具体支持的如何,我没有试过。TVM的核心优势在于从Halide等框架借鉴来的算子描述与调度分离,TVM IR侧重于loop nest来做loop transformation。vitis从官网上看,可以做剪枝量化这些,之后把算子分派到具体的执行单元。
TVM + vitis AI backend的话,从RFC来看,大概是先在TVM这一层做优化,然后翻译到vitis的graph IR。但是我很好奇,如果我做tiling,这个tiling size在底层没有支持,它怎么翻译?还是说这个RFC所做的只是Relay graph optimization,比如算子融合,constant folding
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