TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning
why TVM 要让AI芯片支持深度学习架构（如TensorFlow, MXNet, Caffe, and PyTorch，芯片都有自己的指令集（例如汇编，C语言），要将深度学习架构等部署到芯片上就需要将深度学习架构中的这些代码编译成芯片支持的指令集，所以要从头到尾设计一套软件栈，做一套全栈的优化。 所以现在的许多深度学习的架构只能在某一些厂商的GPU设备上获得加速，这种支持依赖于特定的GPU库，
相关文章
- 1. Optimization algorithm----Deep Learning
- 2. Gentle Introduction to the Adam Optimization Algorithm for Deep Learning
- 3. Securing the Deep Learning Stack
- 4. About TVM - 190522 - TVM Series #001
- 5. 「Deep Learning」MLDS 2018 Spring: Optimization
- 6. CS224d: Deep Learning for Natural Language Process
- 7. Deep Learning for NLP Best Practices
- 8. Deep Residual Learning for Image Recognition
- 9. 深度学习中的优化方法：Optimization for Deep Learning
- 10. 2020李宏毅学习笔记——5.Optimization for Deep Learning
- 更多相关文章...
- • C# 堆栈（Stack） - C#教程
- • Swift for 循环 - Swift 教程
- • IntelliJ IDEA代码格式化设置
- • Java Agent入门实战（三）-JVM Attach原理与使用
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Optimization algorithm----Deep Learning
- 2. Gentle Introduction to the Adam Optimization Algorithm for Deep Learning
- 3. Securing the Deep Learning Stack
- 4. About TVM - 190522 - TVM Series #001
- 5. 「Deep Learning」MLDS 2018 Spring: Optimization
- 6. CS224d: Deep Learning for Natural Language Process
- 7. Deep Learning for NLP Best Practices
- 8. Deep Residual Learning for Image Recognition
- 9. 深度学习中的优化方法：Optimization for Deep Learning
- 10. 2020李宏毅学习笔记——5.Optimization for Deep Learning