为CPU、GPU和专用加速器开启深度学习编译器堆栈

简介：
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。