TVM - 开放的深度学习编译器堆栈，支持CPU、GPU及专用加速器（Python）

简介：
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。