【TVM教程】TensorIR

TVM 现已更新到 0.21.0 版本，TVM 中文文档已经和新版本对齐。

Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。

在线运行 TVM 学习教程→https://go.hyper.ai/PEh1Q

TensorIR 是 Apache TVM 栈中的核心抽象之一，用于表示和优化原始的张量函数。

• 张量程序抽象

  • 张量程序的关键元素
  • TensorIR 中的额外结构

• 理解 TensorIR 抽象

  • 函数参数与缓冲区
  • 循环迭代
  • 计算块
  • 块轴属性
  • 为什么计算块中需要额外信息
  • 绑定块轴的语法

• TensorIR 的创建

  • 使用 TVMScript 创建 TensorIR
  • 使用张量表达式创建 TensorIR

• 转换

  • 初始化调度
  • 循环切分（Tiling）
  • 利用数据局部性
  • 重写归约操作
  • 追踪变换过程