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1.修改GPU架构代码

 --gpu-architecture=compute_52, --gpu-code=compute_52
修改为
 --gpu-architecture=compute_61, --gpu-code=compute_61

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探索TVM：深度学习模型编译与部署的前沿与实践【文末送书】

一键难忘的博客

01-03

5943

TVM是一个开源的机器学习编译器栈，旨在将深度学习模型部署到各种硬件设备上，包括CPU、GPU和各种加速器。 TVM采用模块化设计，将编译器分为前端、中端和后端三个部分。前端负责将深度学习模型从各种框架（如TensorFlow、PyTorch等）转换为TVM的中间表示（Intermediate Representation，IR），中端负责在中间表示上进行一系列的优化，如算子融合、减枝等，以减少计算量并提高运行速度，后端则负责将优化后的中间表示转换为针对特定硬件设备的低级代码。

AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)

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盼小辉丶的博客

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深度学习 (Deep Learning, DL) 是贯穿所有生成模型 (Generative Model) 的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。在本节中，我们将介绍深度学习基本概念，并利用 Keras 构建深度神经网络。

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关于深度学习编译器

计算机视觉算法、工程、产品

06-13

454

深度学习框架推理框架然后，我们需要研究深度学习编译器，感觉这一块会很有价值。数据标注、模型训练，然后编译器直接适配我们的平台，感觉很有潜力，重点是深度学习编译器。移动端推理框架，目的是模型优化，能够适配移动端。深度学习编译器应该会是更加期待的方案。 ...

深度学习编译器入门篇

qq_44872260的博客

04-18

569

例如，从前，CPU的计算原语是数字（标量），GPU的计算原语是一维向量，而TPU的计算原语是二维向量（张量）。正因如此，框架开发人员更倾向于只支持少数服务器级别的硬件（如GPU），而硬件商也倾向于只向少数框架提供自己的内核库（例如，英特尔的OpenVino工具库仅支持Caffe、TensorFlow、MXNet、Kaldi和ONNX。随着硬件设备的飞速发展，能够运行ML模型的硬件设备也是越来越多，而训练深度学习模型的框架也有多种，于是就会面临这样一个问题：如何让使用任意框架构建的模型可以在任意硬件上运行？

深度学习编译器综述

m0_60790618的博客

10-02

1734

深度学习编译器综述

深度学习（2）——prototxt可视化编译器

chenlufei_i的博客

12-12

1063

最近刚看到portotxt可视化编辑器，感觉对新手理解各种网络很有用处。 prototxt是每个框架中定义网络的文件。新手可以在github下载源码，然后放在编译器中，便会生成可视化网络，并且鼠标移到每个结点都会给出结点的信息，十分便于理解。 portotxt可视化编辑器网址：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将代

深度学习编译中间件之NNVM(二)编译&安装

sanallen的专栏

03-05

4762

参考文档 http://mxnet.incubator.apache.org/install/index.html mxnet官方install手册 http://nnvm.tvmlang.org/how_to/install.html NNVM官方安装指导手册 http://tvmlang.org/2018/01/16/opt-mali-gpu.html Optimizing Mobile...

一种运算和数据协同优化的深度学习编译框架.pdf

08-18

本篇文章介绍了一种运算和数据协同优化的深度学习编译框架CDUCA，并对现有深度学习编译框架存在的问题进行了分析，提出了解决方案。文章详细介绍了深度学习处理器在工业界的应用以及编译器领域面临的主要挑战，即...

云编译系统，开发目的为用于方便深度学习训练.zip

01-13

《云编译系统在深度学习训练中的应用与实践》 深度学习是近年来人工智能领域的热点，其强大的模式识别和自我学习能力使得它在图像识别、自然语言处理、语音识别等诸多领域取得了显著成果。为了帮助广大开发者，无论...

深度学习 图像 Transformer 系列训练 window mmcv 编译库

02-25

在Windows系统上编译Mmcv库是进行深度学习研究和实践的重要步骤。Mmcv支持多种深度学习框架，如PyTorch和MindSpore，并提供了丰富的模块和工具，包括数据预处理、模型结构定义、训练和推理等。在Windows环境下编译...

深度学习编译中间件之NNVM(十五)NNVM源代码阅读4

sanallen的专栏

05-14

1617

参考文档 深度学习编译中间件之NNVM(十二)NNVM源代码阅读1 深度学习编译中间件之NNVM(十三)NNVM源代码阅读2 深度学习编译中间件之NNVM(十四)NNVM源代码阅读3 NNVM Frontend组件主要负责将多种深度学习框架训练出来的模型转换成如下内容： nnvm.Graph对象：用于存储模型网络描述 tvm.nd.Array对象：用于存储模型权重参数 NNVM F...

深度学习编译器系列视频摘要

清欢

05-28

712

文章目录0. 前言深度学习编译器（一）综述深度学习编译器（二）Auto TVM深度学习编译器(三) Auto Schedule 0. 前言在B站黄雍涛博士发了几个深度学习编译器的视频，感觉说得挺好，所以记录一下。 深度学习编译器（一）综述视频链接： 深度学习编译器的作用：加速推理。 深度学习编译器总架构一般分为前端与后端。前端：把各种各样的模型转换为编译器认识的形式（如TVM的Relay，一般都是DAG的形式），再进行各类图优化、算子融合等（都属于经典的《编译原理》的一部分）。后

解读CUDA Compiler Driver NVCC - Ch.5

cyy2learn的博客

01-20

1361

前言前面几篇文章，我们了解了NVCC的作用，nvcc编译的two stage, 每个stage做了什么，怎么去选择虚拟架构和真实架构，JIT编译的原理，好处和弊端以及解决方案。本文我们将了解几个实际的nvcc编译命令。 Base Notation nvcc提供了选项--gpu-architecture和--gpu-code。 --gpu-architecture只能选择一个值，用来指定虚拟架构的名称，如下： --gpu-architeture=compute_50 --gpu..

nvcc编译器之GPU代码编译（chapter 5）

犇叔的博客

11-21

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nvcc编译器，gpu代码编译，cuda编译

解决nvrtc: error: invalid value for --gpu-architecture (-arch)

风一样的少年

02-05

6916

这个链接，就是将torch升级到13.0或者以上的版本，我升级到了13.1。

conda环境下nvrtc: error: invalid value for --gpu-architecture解决方法

十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎

12-30

7258

Conda是一个强大的工具，对于管理复杂的Python项目和环境至关重要。它简化了包管理和环境设置，使得Python开发更加容易和高效。通过使用Conda，开发者可以确保他们的项目在不同机器和操作系统上都能以相同的方式运行，大大提高了项目的可移植性和可复现性。

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