部署到 Adreno™ GPU
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原文中文，约12600字，阅读约需30分钟。
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内容提要
本文介绍了在Adreno™ GPU上使用TVM进行深度学习加速的方法，包括使用原生OpenCL后端和OpenCLML后端。文章详细介绍了Adreno™ GPU的特性和优势，并提供了在Adreno™上部署和运行模型的步骤。同时，还介绍了使用RPC设置在远程设备上部署和运行模型的方法。最后，还介绍了一些高级用法，如生成源代码和选择精度等。
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关键要点
- Adreno™ GPU 是高通开发的图形处理单元，具有低功耗和高性能的特点。
- TVM 使用原生 OpenCL 后端和 OpenCLML 后端加速 Adreno™ GPU 上的深度学习。
- OpenCL 后端经过增强以支持 Adreno™ 特性，如纹路内存和友好的激活布局。
- 使用纹路处理器可以显著提升性能，特别是在图像处理方面。
- OpenCLML 是高通发布的 SDK，提供了深度学习运算符的加速库。
- TVM 提供了用户友好的指令行工具和 Python API，用于模型的构建和部署。
- 模型导入阶段支持从 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等框架导入模型。
- 主动调整阶段需要有效的目标设备，通常通过 RPC 设置进行通信。
- 编译阶段生成共享库、图和参数文件，便于在目标设备上运行。
- RPC 设置允许通过网络接口访问远程设备，支持模型的部署和调整。
- TVM 提供了多种接口，包括 TVMC 和 Relay API，用于模型的导入、调整和编译。
- 高档用法包括生成源代码和选择模型的精度，以优化性能和效率。
- 支持将模型转化为半精度运算，以提高性能，但可能影响模型精度。
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