【TVM教程】TensorIR 创建
💡
原文中文，约7800字，阅读约需19分钟。
📝
内容提要
TVM 更新至 0.21.0 版本，中文文档已同步。TVM 是一个支持多种硬件的深度学习编译框架。使用 TVMScript 创建 TensorIR 函数可以简化代码，支持动态形状和与 Python 的交互。Tensor Expression 提供了更简洁的计算描述方式。
🎯
关键要点
- TVM 更新至 0.21.0 版本，中文文档已同步。
- Apache TVM 是一个支持多种硬件的深度学习编译框架。
- 使用 TVMScript 创建 TensorIR 函数可以简化代码，支持动态形状和与 Python 的交互。
- Tensor Expression 提供了更简洁的计算描述方式。
- TVMScript 是用于表示 TVM 中 TensorIR 的 Python 语言。
- 可以使用 T.grid 和 T.axis.remap 来简化代码。
- TVMScript 与 Python 变量可以进行一定程度的交互。
- 支持动态形状的 TensorIR 函数可以通过 Python 变量定义。
- Tensor Expression 是一种领域特定语言，用于描述计算过程。
- 可以使用 Tensor Expression 创建静态和动态形状的函数。
❓
延伸问答
TVM 0.21.0 版本有什么新特性？
TVM 0.21.0 版本更新了中文文档，并支持多种硬件的深度学习编译。
什么是 TVMScript，它的作用是什么？
TVMScript 是用于表示 TVM 中 TensorIR 的 Python 语言，可以简化代码并支持动态形状。
如何使用 Tensor Expression 创建 TensorIR 函数？
可以使用 Tensor Expression 的 API 来描述计算过程，例如使用 te.compute 定义计算方式。
TVMScript 如何与 Python 变量交互？
TVMScript 可以使用 Python 变量来指定 TensorIR 的形状和数据类型，尽管不能直接执行。
动态形状的 TensorIR 函数如何定义？
动态形状的 TensorIR 函数通过使用 T.int32() 定义形状，并使用 T.match_buffer 绑定输入缓冲区。
使用 T.grid 和 T.axis.remap 有什么好处？
使用 T.grid 可以压缩嵌套循环，而 T.axis.remap 可以简化 block 迭代器注解，从而简化代码。
➡️
