前言

随着人工智能的发展，计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的需求不断增加。为了更好地满足这些需求，许多深度学习框架被开发出来，其中TVM（TVirtual Machine）是一种优秀的编译器，能够将深度学习模型编译为高效的机器码。而且TVM编译器的核心思想，就是将深度学习模型转化为高效的计算图，并优化图中的计算节点。这样一来，模型运行时的计算时间就会大大减少，同时还可以提高模型的功耗效率。TVM编译器的实现过程可以分为三个主要部分：前端、中间层和后端。

TVM编译器的实现过程

关于TVM编译器的实现过程分为三大核心内容。首先是前端部分，它负责将深度学习框架中的模型转化为抽象的计算图。在这个过程中，前端可以根据模型的结构和特性进行一些预处理操作，例如图优化和剪枝。接下来是中间层将接收前端传递过来的计算图，并进行一系列的优化操作。这些操作包括图变换、图剪枝、数据布局、内存优化等。最后是优化后的计算图将传递给后端部分，后端将根据目标硬件的特性生成高效的机器码。

TVM编译器的实践过程需要结合具体的深度学习框架和硬件平台，比如我们需要选择一个适合的深度学习框架，并在该框架中开发和训练模型。又如我们可以使用TVM提供的前端接口将模型转化为计算图，并进行一系列的优化操作。再如需要选择适合的后端，TVM支持多种硬件平台，包括CPU、GPU和FPGA等。根据目标平台的特性，我们可以使用TVM提供的后端接口生成高效的机器码，并进行性能测试和优化。

在实践中，TVM编译器具有许多优点，比如TVM可以针对特定的硬件平台进行优化，可以充分发挥硬件的计算能力；再如TVM提供了丰富的优化功能，可以对计算图进行灵活的优化操作，有效提高模型的运行效率；又如TVM还支持多种深度学习框架和编程语言，方便开发者使用，以及TVM具有较低的学习曲线，开发者可以快速上手并进行模型的编译和优化。

关于《TVM编译器原理与实践》

接下来给大家推荐一本关于深度学习必备的书籍，这是一本关于TVM编译器的原理和实际实践的书，具体信息如下所示。

编辑推荐

适读人群 ：从事AI算法，软件，AI芯片，编译器开发工程技术人员

人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经在全世界信息产业中获得广泛应用。深度学习模型推动了AI技术革命，如 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等。大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级 GPU进行过优化，因此需要做很多的优化努力，以便在汽车、手机端、物联网设备及专用加速器（FPGA、ASIC）等其他平台上部署。随着深度学习模型和硬件后端数量的增加，TVM构建了一种基于中间表示 (IR)的统一解决方案。TVM不仅能自动优化深度学习模型，还提供了跨平台的高效开源部署框架。大模型的热度逐渐上升，将人工智能理论及算法框架转为落地项目实现，TVM是一个很好的桥梁。因此，本书将得到广大读者的喜爱。

内容简介

TVM（Tensor Virtual Machine, 张量虚拟机）是一种开源的模型编译框架，旨在将机器学习模型自动编译成可供下层硬件执行的机器语言，从而利用多种类型的算力。其工作原理是，先将深度学习模型进行优化推理、内存管理与线程调度，再借用LLVM框架将模型部署在CPU、GPU、FPGA、ARM等硬件设备上。

本书全面解析TVM的主要功能，帮助读者理解TVM工作原理，以及使用 TVM对深度学习与机器学习进行优化与部署。

本书结合作者多年的工作与学习经验，力求将TVM基础理论与案例实践融合在一起进行详细讲解。全书共9章，包括TVM基本知识，使用TVM开发，算子融合与图优化，TVM量化技术，TVM 优化调度，Relay IR，代码生成，后端部署与OpenCL（Open Computing Language，开放运算语言），自动调度、自动搜索与成本模型。各章除了包含重要的知识点和实践技能外，还配备了精心挑选的典型案例。

本书适合从事AI算法、软件、编译器开发以及硬件开发等专业的工程技术人员、科研工作人员、技术管理人员阅读，也可以作为编译器相关专业高校师生的参考用书。

作者简介

吴建明，上海交通大学模式识别与智能系统专业博士毕业。长期从事人工智能芯片设计，尤其擅长TVM/LLVM编译器、AI框架、自动驾驶、芯片制造，嵌入式系统等领域的理论研究与技术创新。长期在一线工作，包括产品设计与代码实现等，主持和参与过30多项产品的研发。还参与过国家自然科学基金、上海市科委项目，并在核心期刊公开发表过8篇论文，其中6篇是第一作者。

图书目录

第1章 TVM基本知识/

1.1TVM基本原理/

1.1.1TVM概述/

1.1.2TVM 模型优化部署概述/

1.2TVM编译过程/

1.2.1编译流程/

1.2.2TVM编译数据结构/

1.2.3TVM编译数据处理/

1.2.4TVM的Pass过程/

1.3TVM开源工程逻辑架构/

1.3.1代码库代码结构/

1.3.2代码自动内核/

1.4TVM应用支持/

1.4.1TVM的工作流程/

1.4.2支持多语言与多平台/

1.4.3TVM应用场景/

1.4.4TVM优化模型推理/

1.4.5TVM编译器与运行时组件/

1.4.6TVM运行时主要模块/

1.4.7TVM简单代码生成编译示例/

1.4.8TVM各模块之间的关系/

1.5TVM特色与挑战/

1.5.1TVM特色/

1.5.2支持多种后端设备/

1.5.3TVM应对的挑战/

第2章 使用TVM开发/

2.1配置TVM环境/

2.1.1apache TVM源码下载/

2.1.2配置TVM的开发环境/

2.1.3TVM conda环境使用方法/

2.1.4编译实现/

2.1.5导入模型方法/

2.2在conda环境编译优化TVM yolov3示例/

2.3Python与C++的调用关系/

2.3.1TVM中底层C++数据结构/

2.3.2进行函数注册/

2.3.3上层Python调用/

2.4TVM自定义代码示例/

2.4.1TVM如何添加代码/

2.4.2TVM代码生成实现示例/

2.5用TVM实现算法全流程/

2.5.1配置张量与创建调度/

2.5.2进行降级算子优化/

2.5.3构建host目标程序/

2.5.4实现后端代码生成/

第3章 算子融合与图优化/

3.1算子概述/

3.1.1TVM融合组件示例/

3.1.2优化计算图/

3.2图GCN融合/

3.2.1图的概念/

3.2.2深度学习新特征/

3.3图融合GCN示例/

3.3.1GCN的PyTorch实现/

3.3.2融合BN与Conv层/

3.4TVM图优化与算子融合/

3.4.1图与算子优化/

3.4.2自定义算子/

3.4.3算子融合步骤/

3.4.4向Relay中添加operator/

3.5端到端优化/

3.5.1 AI框架概述/

3.5.2计算图优化层/

3.5.3TVM算子融合的4种方法/

3.5.4数据布局转换/

3.5.5张量表达式语言/

3.5.6调度空间分析/

3.6 TVM图优化与算子融合方案分析/

3.6.1图优化框架分析/

3.6.2TVM优化基础分析/

3.6.3TVM优化参数/

3.6.4算子优化图示/

3.6.5自定义图级优化/

3.7支配树技术/

3.7.1支配树概述/

3.7.2算子融合方案及示例/

3.8控制流与优化器/

3.8.1控制流/

3.8.2优化器/

3.9TVM存储与调度/

3.9.1TVM编译器优化/

3.9.2图结构基本优化/

3.9.3张量计算/

3.10多功能张量加速器VTA/

3.10.1VTA-TVM 硬件-软件堆栈/

3.10.2VTA主要功能/

3.10.3VTA示例/

3.10.4VTA计算模块/

3.10.5VTA控制/

3.10.6microTVM模型/

3.11TVM代码库结构与示例/

3.11.1代码库结构/

3.11.2张量添加示例/

3.12主机驱动的执行/

3.12.1 firmware二进制文件/

3.12.2计算声明/

3.12.3数据平铺/

3.12.4卷积运算/

3.12.5空间填充/

第4章 TVM量化技术/

4.1TVM量化概述/

4.1.1TVM量化现状/

4.1.2TVM量化原理/

4.2int8量化与TVM执行/

4.2.1两种主要量化方案/

4.2.2int8量化原理分析/

4.2.3KL散度计算/

4.2.4实现int8量化/

4.3低精度训练与推理/

4.4NN量化/

4.4.1神经网络量化概述/

4.4.2优化数据与网络/

4.4.3前向推理与反向传播/

4.5熵校准示例/

4.6TVM量化流程/

4.6.1Relay的两种并行量化/

4.6.2Relay优化Pass方法/

4.6.3量化处理硬件说明/

4.6.4阈值估计方案/

4.6.5模拟量化误差/

4.6.6尺度计算/

4.6.7数据类型分配/

4.6.8数据类型分配日志/

4.6.9神经网络低精度量化/

4.7TVM量化程序分析/

第5章 TVM优化调度/

5.1TVM 运行时系统/

5.1.1TVM 运行时系统框架/

5.1.2PackedFunc编译与部署/

5.1.3构建 PackedFunc模块/

5.1.4远程部署方法/

5.1.5TVM 对象与编译器分析/

5.2自动微分静态图与动态图/

5.2.1计算图分类/

5.2.2动态图实现示例/

5.3机器学习自动微分/

5.3.1微分方法/

5.3.2手动微分/

5.3.3数值微分/

5.3.4符号微分/

5.3.5自动微分/

5.3.6自动微分实现示例/

5.4稀疏矩阵分析/

5.4.1稀疏矩阵概念/

5.4.2稀疏矩阵优化/

5.4.3特定矩阵压缩存储/

5.4.4稀疏矩阵实现示例/

5.5TVM张量计算分析/

5.5.1生成张量运算/

5.5.2嵌套并行与协作/

5.5.3张量化计算/

5.5.4显式内存延迟隐藏/

第6章 Relay IR/

6.1TVM数据介绍/

6.1.1TVM模块框架介绍/

6.1.2Relay IR原理简介/

6.1.3构建计算图/

6.1.4let绑定与作用域/

6.2IR代码生成/

6.2.1前端优化/

6.2.2节点优化/

6.2.3代数优化/

6.2.4数据流级别的优化/

6.3在Relay中注册算子/

6.3.1添加节点，定义编译参数/

6.3.2运算类型关系分析/

6.3.3在C++中进行RELAY_REGISTER_OP宏注册/

6.3.4算子注册与调度/

6.3.5注册函数API分析/

6.3.6将Python API打包/

6.3.7单元测试分析/

6.4TVM中IR示例/

6.4.1IRModule技术分析/

6.4.2TVM Runtime（运行时）分析/

6.4.3预测部署实现/

6.4.4动态图实现/

书中前言/序言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经在全世界信息产业中获得广泛应用。深度学习模型推动了AI技术革命，如 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等。大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级 GPU进行过优化，因此需要做很多的优化努力，以便在汽车、手机端、物联网设备及专用加速器（FPGA、ASIC）等其他平台上部署。随着深度学习模型和硬件后端数量的增加，TVM构建了一种基于中间表示 (IR)的统一解决方案。TVM不仅能自动优化深度学习模型，还提供了跨平台的高效开源部署框架。

有了TVM的帮助，只需要很少的定制工作，就可以轻松地在手机、嵌入式设备甚至浏览器上运行深度学习模型。TVM 还为多种硬件平台上的深度学习计算提供了统一的优化框架，包括一些有自主研发计算原语的专用加速器。TVM是一个深度学习编译器，所有人都能随时随地使用开源框架学习研发。围绕TVM形成了多元化社区，社区成员包括硬件供应商、编译器工程师和机器学习研究人员等，共同构建了一个统一的可编程软件堆栈，丰富了整个机器学习技术生态系统。

TVM是一个新型的AI编译器，广泛应用于各种产品研发中，在企业与学术研究中有很大的影响。但是，目前市面上有关TVM的书还很少，本书试图弥补这个空缺。全书的特点总结如下：

第一，从TVM的概念入手，分析了TVM的基本原理和关键支撑技术。

第二，从TVM的环境搭建到案例实践逐步展开，分析如何使用TVM进行实战开发。

第三，介绍了TVM的重要关键技术，如算子与图融合、量化技术、Relay IR（中间表示）、优化调度、编译部署等，分析了这些模块的理论与案例实践。

第四，TVM对后端相关的技术进行了分析与实践，包括代码生成、自动调度、自动搜索与成本模型等。

本书的写作过程中，得到了家人的全力支持，在此，对他们表示深深的感谢。也感谢机械工业出版社的编辑们，因为有他们的辛勤劳作和付出，本书才得以顺利出版。由于编者技术能力有限，书中难免存在纰漏，还望广大读者不吝赐教。

《TVM编译器原理与实践》全书速览

入手《TVM编译器原理与实践》传送门：

https://item.jd.com/13978563.html，个人觉得这本书非常的不错，尤其是对于人工智能领域开发者来讲，是一本不可多得的好书，值得拥有去学习。

结束语

通过本文的介绍，总的来说，TVM编译器是一种优秀的深度学习模型编译工具，可以将模型优化为高效的机器码，它的原理与实践可以帮助我们快速开发和优化深度学习模型，提高模型的运行效率和功耗效率。在未来的发展中，TVM有望成为深度学习领域的重要工具，为人工智能的发展做出更大的贡献，所以说在人工智能领域或者将要从事人工智能相关工作的小伙伴，需要抓紧时间学习了解TVM编译器了，紧跟技术发展脚步才能不被“淘汰”。

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