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Python-TVM在CPU、GPU及专用加速器上的开源深度学习编译器堆栈

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简介：
简介：Python TVM是一款前沿的开源深度学习编译器框架，支持高效地运行于CPU、GPU和专用加速器上，为开发者提供卓越性能优化与灵活编程体验。 TVM是为深度学习系统设计的编译器堆栈，旨在弥合以生产力为中心的深度学习框架与注重性能和效率的硬件后端之间的差距。它能够与各种深度学习框架协同工作，并提供针对不同后端设备的全链条编译支持。

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  • Python-TVM在CPU、GPU及专用加速器上的开源深度学习编译器堆栈
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    简介：Python TVM是一款前沿的开源深度学习编译器框架，支持高效地运行于CPU、GPU和专用加速器上，为开发者提供卓越性能优化与灵活编程体验。 TVM是为深度学习系统设计的编译器堆栈，旨在弥合以生产力为中心的深度学习框架与注重性能和效率的硬件后端之间的差距。它能够与各种深度学习框架协同工作，并提供针对不同后端设备的全链条编译支持。
     
  • TVM - 开放的深度学习编译器堆栈，支持CPU、GPU及专用加速器（Python）
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    TVM是一款开源深度学习编译器工具包，旨在优化跨多种硬件平台如CPU、GPU和专用AI芯片上的机器学习模型执行效率。使用Python进行开发与部署，助力研究人员和开发者轻松实现高性能的机器学习应用。 TVM是专为深度学习系统设计的编译器堆栈。它的目标是在以生产力为导向的深度学习框架与注重性能和效率的硬件后端之间架起桥梁。通过与主流深度学习框架相配合，TVM能够提供全面的编译服务来支持各种不同的硬件平台。 Apache TVM（孵化）是一个专为深度学习系统设计的编译器堆栈，在Apache-2.0许可下发布。它的目标是在注重生产力的深度学习框架和强调性能与效率的硬件后端之间建立连接，通过提供全面的跨平台编译服务来支持各类不同的硬件环境。 TVM采用了Apache Committer模型，并致力于创建一个由社区主导并维护的开源项目。在构建过程中，我们借鉴了许多其他项目的知识和技术： - Halide：TVM的部分模块（如TIR和算术简化）源自Halide。 - Loopy：它利用了整数集分析及其循环变换原语技术。 - Theano：其循环符号扫描操作的设计灵感来源于Theano。 这些项目对我们构建TVM提供了宝贵的指导和支持。
     
  • 为CPU、GPU和专用加速器开启深度学习编译器堆栈
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    本项目致力于研发适用于CPU、GPU及各类专用加速器的深度学习编译器技术，旨在优化算法性能并提升硬件资源利用率。 Apache TVM 是一个用于深度学习系统的编译器堆栈，旨在缩小以生产力为中心的深度学习框架与以性能和效率为中心的硬件后端之间的差距。TVM 可与各种深度学习框架配合使用，为不同的后端提供端到端编译服务。 许可：贡献者在 Apache-2.0 许可下获得授权。 对 TVM 的贡献： TVM 采用 apache committer 模型，我们致力于创建一个由社区维护和拥有的开源项目。详情请查看贡献者指南。 致谢： 构建 TVM 过程中，我们从以下项目中学到了很多东西： - Halide：TVM 部分 TIR 和算术简化模块源自 Halide，并且我们在 Halide 中学习并改编了一些降低管道的部分。 - Loopy：使用整数集分析及其循环转换原语。 - Theano：循环符号扫描算子的设计灵感来自 Theano。
     
  • TVM在RK3588 GPU上的深度学习推理框架完整代码
    优质
    本项目提供基于RK3588 GPU的TVM深度学习推理框架完整实现代码，支持高效部署各类神经网络模型。 1. 嵌入式设备RK3588-GPU的使用 2. 深度学习框架：TVM 3. 使用TVM与RK3588-GPU加速模型推理 3.1 ONNX模型转换 3.2 TVM调用转换后的模型
     
  • TVM：全自动端到端深度学习编译器（244页PPT）
    优质
    TVM是一款先进的全自动端到端深度学习编译器，通过优化模型部署流程，显著提升运行效率。本资料详述了其架构、功能及应用案例，共244页PPT全面解析。 陈天奇做了关于TVM的报告，题目是《TVM：端到端自动化深度学习编译器》。
     
  • 基于深度学习堆栈自动编码器的图像去噪Python代码
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    本段Python代码实现了一种基于深度学习堆栈自动编码器的先进图像去噪技术，有效去除噪声同时保持图像清晰度和细节。 该存储库包含使用深度学习技术对高分辨率图像进行去噪处理的代码。目前最先进的一些方法如BM3D、KSVD以及非局部手段确实能够产生高质量的去噪效果，但当图像尺寸非常大时（例如4000 x 8000像素），这些方法需要消耗大量的计算时间才能达到同样的效果。因此，在这种情况下，有必要提出一种新的模型能够在更短的时间内提供类似或更好的结果。基于这一考虑，我采用了一种深度学习的方法来自动尝试学习将噪声图像映射到其去噪版本的函数。
     
  • 基于TVM的ARM GPU移动深度学习优化方法（CPP）
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    本研究探讨了在ARM GPU上利用TVM框架进行移动深度学习模型的性能优化技术，通过C++实现，旨在提升计算效率与资源利用率。 利用TVM优化ARM GPU上的移动深度学习可以显著提升模型的执行效率和性能。TVM提供了针对不同硬件平台的高度定制化解决方案，特别适用于资源受限的移动设备环境。通过对ARM GPU架构的具体分析与适配，TVM能够生成高效的计算代码，从而加速深度学习任务在移动端的应用。
     
  • TensorRT：一个用于NVIDIA GPU和深度学习加速器的高性能推理C++库
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    TensorRT是由NVIDIA开发的一款高性能C++库，专为在GPU及深度学习加速器上进行高效的深度学习模型推理而设计。 该存储库包含NVIDIA TensorRT的开源软件（OSS）组件。这些组件包括TensorRT插件和解析器（如Caffe和ONNX），以及演示如何使用TensorRT平台及其功能的应用示例。这些开源软件是TensorRT通用可用性版本中的部分内容，具有额外的功能扩展及错误修复。 对于向TensorRT-OSS代码库贡献的指南，请查阅相关文档。 有关于每个TensorRT-OSS版本新增特性和更新的信息摘要也已提供。 构建 先决条件： 要构建TensorRT-OSS组件，您需要安装以下软件包。首先需确保拥有TensorRT GA（通用可用性）版本v7.2.1。
     
  • 已编译并开启GPU加速的dlib.zip
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    dlib.zip包含了经过优化并支持GPU加速的dlib库文件，适用于需要高性能机器学习和计算机视觉任务的应用程序。 已经使用VS2017 和Cmake编译好了，直接将相关的文件夹放在python文件夹中即可使用，内有使用说明。
     
  • 基于FPGA的深度学习加速器设计
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    本研究专注于开发基于FPGA（现场可编程门阵列）的深度学习硬件加速器，旨在优化计算效率和性能，特别针对机器学习模型的推理过程进行硬件层面的加速。通过灵活配置和并行处理能力，实现低延迟、高吞吐量的数据分析与智能决策支持系统集成。 基于FPGA的深度学习加速器研究与开发正变得越来越重要。这种技术结合了现场可编程门阵列（FPGA）的高度灵活性与并行计算能力，为实现高效的深度学习模型提供了可能。通过利用FPGA的独特优势，研究人员和工程师能够设计出更快速、更具成本效益且能耗更低的解决方案，以应对日益复杂的机器学习任务挑战。 基于FPGA的深度学习加速器的应用范围广泛，包括但不限于图像识别、语音处理及自然语言理解等领域。随着技术的进步与优化算法的发展，这类硬件平台在推动人工智能领域创新方面发挥着越来越关键的作用。