TVM, Inflation, Compounding Interest, Investing, Opportunity Costs, and Risk. The time value of money (TVM) is a critical concept in understanding the value of money relative to the amount of time it is held, saved, or invested.

Apache TVM 是一个相对较新的 Apache 项目，以深度学习模型推理的性能大幅改进为目标。 它属于一种叫做 模型编译器 (model compilers) 的新技术: 它以高级框架 (如 PyTorch 或 TensorFlow)中编写的模型作为输入，生成一个为在特定硬件平台上运行而优化的二进制包作为输出。 在这篇文章中，我们将通过 TVM 的每个步骤来了解它。 我们将讨论它工作原理背后的基本概念，然后安装它并运行测试模型进行基准测试。 文章中的完整代码，可以查看 GitHub repo： …

TVM是一个端到端的机器学习编译框架，它的目标是优化机器学习模型让其高效运行在不同的硬件平台上。 它前端支持 TensorFlow, Pytorch, MXNet, ONNX等几乎所有的主流框架。 它支持多种后端 (CUDA, ROCm, Vulkan, Metal,OpenCL, LLVM,C, WASM)及不同的设备平台 (GPU,CPU,FPGA及各种自定义NPU)。 作为开发者： 绝大部分使用者其实也是TVM的开发者。 开发者使用TVM通常是为了支持新的硬件平台，为此除了添加新的后端，一般也需要配套扩展对 …

Apache TVM 是一个用于 CPU、GPU 和机器学习加速器的开源机器学习编译器框架，旨在让机器学习工程师能够在任何硬件后端上高效地优化和运行计算。 本教程的目的是通过定义和演示关键概念，来引导用户了解 TVM 的所有主要功能。 新用户完整学完本教程后应该对 TVM 架构及其工作原理有了基本的了解，从而能够用 TVM 来自动优化模型。 下图说明了使用 TVM 优化编译器框架转换时所采取的步骤。 从 TensorFlow、PyTorch 或 ONNX 等框架导入模型。 在导入阶段 …

作为目前业界炙手可热的编译器，TVM（Tensor Virtual Machine）于2017年8月由华盛顿大学的Luis Ceze、陈天奇等人开源，利用这一工具，机器学习算法可以被自动编译成可供下层硬件执行的机器语言，从而可以利用多种类型的算力。 TVM主要用于 张量计算，提供独立于硬件底层的中间表示，采用各种方式（循环分块、缓存优化等）对相应的 计算进行优化。 第一代TVM的设计借鉴了传统编译器框架LLVM的设计思路， 设计抽象出中间表示层，不同的模型只需要开发相应的 …

2022年6月16日 · The time value of money (TVM) is a core financial principle that states a sum of money is worth more now than in the future. Essentially, a sum of money's value depends on how long you wait to use it; the sooner you use it, the more valuable it is.

实验结果表明，TVM可在不同的领域，提供高性能硬件后端，可与最先进的低功耗CPU，mobile GPU，server-class GPUs的手动调优库抗衡。展示了TVM面向加速算子后端的能力，如作为基于FPGA的通用深度学习加速算子。TVM系统是开源的，在几家大公司提供量产服务。 1．引言

2024年8月21日 · The time value of money (TVM) surmises that money is worth more now than in the future based on its earnings potential. The principle recognizes that money can...

Apache TVM is a compiler stack for deep learning systems. It is designed to close the gap between the productivity-focused deep learning frameworks and the performance- and efficiency-focused hardware backends. TVM works with deep learning frameworks to provide end-to-end compilation for different backends.

TVM 是一个开源的深度学习编译器，适用于 CPU、GPU、ARM 等多种硬件架构，旨在使机器学习工程师能够在任意硬件后端，高效地运行并优化计算。 鉴于 TVM 相关的中文学习资料比较零散，不利于开发者系统性学习，我们在 GitHub 上创建了 TVM 文档翻译项目。 目前中文文档的版本是基于 TVM v0.10.0 进行的本土化，随着 TVM 官方版本及文档的更新，中文文档也会不断调整，你可以： 现在，让我们开启 TVM 官方文档的学习之旅吧！ TVM 是一个开源的深度学习编 …