TVM编译器原理及其应用

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适读人群 ：从事AI算法，软件，AI芯片，编译器开发工程技术人员

内容简介

TVM（Tensor Virtual Machine, 张量虚拟机）是一个开放源代码的模型编译系统，在人工智能领域中专门用于将机器学习模型自动转换为能够被底层硬件执行的机器语言程序。该系统不仅能够充分发挥各种计算资源的能力，并且还能够根据不同的计算环境自适应地进行优化配置；其工作原理是首先对深度学习模型进行优化推理和内存管理，并进行线程调度优化；然后通过LLVM框架将其部署到包括CPU、GPU、FPGA和ARM等多种硬件设备上的通用计算架构中实现高效运行。

本书深入分析了TVM的核心功能，并向读者介绍了其运行机制。通过TVM实现模型优化和模型部署。

本书充分结合了作者多年的实际工作与学习经验，在深入研究TVM基础理论的基础上，并将其与丰富的案例实践相结合进行系统讲解。全书共分为9章内容安排合理条理清晰涵盖全面既有TVM基本知识的学习又有开发实践能力的培养同时深入探讨了算子融合与图优化技术以及量化优化策略等内容涉及TVM量