前言
適讀人群 ：從事AI算法，軟件，AI芯片，編譯器開(kāi)發(fā)工程技術(shù)人員
人工智能（Artificial Intelligence，AI）已經(jīng)在全世界信息產(chǎn)業(yè)中獲得廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)模型推動(dòng)了AI技術(shù)革命，如 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等。大多數(shù)現(xiàn)有的系統(tǒng)框架只針對(duì)小范圍的服務(wù)器級(jí) GPU進(jìn)行過(guò)優(yōu)化，因此需要做很多的優(yōu)化努力，以便在汽車(chē)、手機(jī)端、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及專(zhuān)用加速器（FPGA、ASIC）等其他平臺(tái)上部署。隨著深度學(xué)習(xí)模型和硬件后端數(shù)量的增加，TVM構(gòu)建了一種基于中間表示 (IR)的統(tǒng)一解決方案。TVM不僅能自動(dòng)優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型，還提供了跨平臺(tái)的高效開(kāi)源部署框架。大模型的熱度逐漸上升，將人工智能理論及算法框架轉(zhuǎn)為落地項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)，TVM是一個(gè)很好的橋梁。因此，本書(shū)將得到廣大讀者的喜愛(ài)。
作者簡(jiǎn)介
吳建明，上海交通大學(xué)模式識(shí)別與智能系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)博士長(zhǎng)期從事人工智能芯片設(shè)計(jì)，尤其擅長(zhǎng)TVM/LLVM編譯器、AI框架、自動(dòng)駕駛、芯片制造,嵌入式系統(tǒng)等領(lǐng)域的理論研究與技術(shù)創(chuàng)新。長(zhǎng)期在一線工作,包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)與代碼實(shí)現(xiàn)等,主持和參與過(guò)30多項(xiàng)產(chǎn)品的研發(fā)。還參與過(guò)國(guó)家自然科學(xué)基金、上海市科委項(xiàng)目,并在核心期刊公開(kāi)發(fā)表過(guò)8篇論文，其中6篇是DIYI作者。
內(nèi)容簡(jiǎn)介
TVM（Tensor Virtual Machine, 張量虛擬機(jī)）是一種開(kāi)源的模型編譯框架，旨在將機(jī)器學(xué)習(xí)模型自動(dòng)編譯成可供下層硬件執(zhí)行的機(jī)器語(yǔ)言，從而利用多種類(lèi)型的算力。其工作原理是，先將深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化推理、內(nèi)存管理與線程調(diào)度，再借用LLVM框架將模型部署在CPU、GPU、FPGA、ARM等硬件設(shè)備上。
本書(shū)全面解析TVM的主要功能，幫助讀者理解TVM工作原理，以及使用 TVM對(duì)深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化與部署。
本書(shū)結(jié)合作者多年的工作與學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，力求將TVM基礎(chǔ)理論與案例實(shí)踐融合在一起進(jìn)行詳細(xì)講解。全書(shū)共9章，包括TVM基本知識(shí)，使用TVM開(kāi)發(fā)，算子融合與圖優(yōu)化，TVM量化技術(shù)，TVM 優(yōu)化調(diào)度，Relay IR，代碼生成，后端部署與OpenCL（Open Computing Language，開(kāi)放運(yùn)算語(yǔ)言），自動(dòng)調(diào)度、自動(dòng)搜索與成本模型。各章除了包含重要的知識(shí)點(diǎn)和實(shí)踐技能外，還配備了精心挑選的典型案例。
本書(shū)適合從事AI算法、軟件、編譯器開(kāi)發(fā)以及硬件開(kāi)發(fā)等專(zhuān)業(yè)的工程技術(shù)人員、科研工作人員、技術(shù)管理人員閱讀，也可以作為編譯器相關(guān)專(zhuān)業(yè)高校師生的參考用書(shū)。
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