【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络
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原文中文，约9500字，阅读约需23分钟。
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内容提要
Apache TVM 是一个支持 CPU 和 GPU 的深度学习编译框架。本文以 resnet-18 为例，介绍了如何为 x86 CPU 优化卷积神经网络，包括网络定义、优化过程和性能评估。
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关键要点
- Apache TVM 是一个支持 CPU 和 GPU 的深度学习编译框架。
- 本文以 resnet-18 为例，介绍了如何为 x86 CPU 优化卷积神经网络。
- 教程不支持 Windows 或最新版本的 macOS。
- 使用 Relay 前端 API 定义网络，可以加载预定义的网络或使用 Relay 构建。
- 通过更改卷积内核的数据布局从 'NCHW' 到 'NCHWc' 来优化性能。
- 使用本地模式调优配置，确保测试结果的准确性。
- 调优选项包括日志文件名、调优器类型和测量选项。
- 使用不同的调优器（如 XGBTuner、GATuner、RandomTuner 等）进行内核调优。
- 实现计算图级别的最优调度，使用 DPTuner 或 PBQPTuner。
- 启动调优作业并评估端到端性能。
- 调优需要编译多个程序并提取特征，推荐使用高性能 CPU。
- 评估不同调优模式下的网络性能，包括默认模式、内核调优模式和图级调优模式。
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延伸问答
Apache TVM 是什么？
Apache TVM 是一个支持 CPU 和 GPU 的深度学习编译框架。
如何为 x86 CPU 优化卷积神经网络？
通过使用 Relay 前端 API 定义网络，并更改卷积内核的数据布局来优化性能。
调优过程中使用了哪些调优器？
使用了 XGBTuner、GATuner、RandomTuner 和 GridSearchTuner 等调优器。
调优需要注意哪些配置？
调优需要配置日志文件名、调优器类型和测量选项，并确保使用高性能 CPU。
为什么不支持 Windows 或最新版本的 macOS？
本教程的实现不兼容 Windows 或最新版本的 macOS，因此无法运行。
如何评估优化后的网络性能？
通过启动调优作业并评估端到端性能来评估优化后的网络性能。
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