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TVM 各个模块总体架构

时间:2021-06-13 10:33:25      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:src   lazy   learning   enc   技术   relay   tab   programs   titan   

TVM 各个模块总体架构

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 Deploy Deep Learning Everywhere

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 Existing Deep Learning Frameworks

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 Limitations of Existing Approach

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 Learning-based Learning System

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 Problem Setting

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 Example Instance in a Search Space

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  Optimization Choices in a Search Space

 

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 Problem Formalization

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 Black-box Optimization

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 Cost-model Driven Approach

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 Statistical Cost Model

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 Unique Problem Characteristics

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 Vanilla Cost Modeling

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 Program-aware Modeling: Tree-based Approach

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 Program-aware Modeling: Neural Approach

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 Comparisons of Models

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 Unique Problem Characteristics

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 Transferable Cost Model

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 Impact of Transfer Learning

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 Learning to Optimize Tensor Programs

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 Device Fleet: Distributed Test Bed for AutoTVM

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 TVM: End to End Deep Learning Compiler

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 Tensor Expression and Optimization Search Space

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 Search Space for CPUs

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 Hardware-aware Search Space

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 Search Space for GPUs

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 Search Space for TPU-like Specialized Accelerators

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 Tensorization Challenge

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 Tensorization Challenge

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 Search Space for TPU-like Specialized Accelerators

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 Software Support for Latency Hiding

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 Summary: Hardware-aware Search Space

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 VTA: Open & Flexible Deep Learning Accelerator

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 TVM: End to End Deep Learning Compiler

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 Need for More Dynamism

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 Relay Virtual Machine

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 uTVM: TVM on bare-metal Devices

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 Core Infrastructure

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 TSIM: Support for Future Hardware

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 Unified Runtime For Heterogeneous Devices

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 Unified Runtime Benefit

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 Effectiveness of ML based Model

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 Comparisons of Models

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 Device Fleet in Action

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 End to End Inference Performance (Nvidia Titan X)

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 Portable Performance Across Hardware Platforms

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TVM 各个模块总体架构

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原文地址:https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/14878746.html

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