深度学习编译相关

最新推荐文章于 2024-04-16 20:42:12 发布
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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


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 5948
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
10-25 6万+
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。
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
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04-18 571
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
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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 1065
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...
陈天奇所著的机器学习编译相关内容
最新发布
08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/6bf923b5b9ab 陈天奇所著的机器学习编译相关内容（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
《深入解析陈天奇所研究的机器学习编译领域》 《陈天奇视角下的机器学习编译技术探析》 《聚焦陈天奇：机器学习编译核心内容解读》 《陈天奇相关机器学习编译知识深度梳理》 全面剖析陈天奇主导的机器学习编译
08-17
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sanallen的专栏
05-14 1619
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
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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
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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。
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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
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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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使用gpu运行深度学习代码时，遇到这个错误。官网，下载对应CUDA版本的pytorch。与cuda驱动的版本有关。2.查看CUDA版本。
Nvidia arch 型号对照
xue_csdn的博客
08-15 2491
-arch=sm_xx Fermi(CUDA 3.2 until CUDA 8)(deprecated from CUDA 9): SM20 or SM_20, compute_30 – Older cards such asGeForce 400, 500, 600, GT-630 Kepler (CUDA 5 and later): SM30 or...
TVm v0.9 源码包深度学习编译优化
资源摘要信息: "tvm-v0.9-source源码包(包含三方库)" 知识点详述: ...TVm的编译优化技术在不同硬件平台上的应用，使得深度学习模型能够更广泛地部署于不同的设备上，从而满足日益增长的人工智能应用需求。
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