【TVM教程】为 ARM CPU 自动调优卷积网络
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原文中文，约10300字，阅读约需25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。本文介绍了如何在 ARM 设备上自动调优卷积网络以提升性能。通过调优算子生成最佳参数日志，TVM 编译器可利用这些参数。调优需在 Linux 环境下进行，并使用 RPC Tracker 管理设备，最终评估模型性能。
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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。
- 本文介绍如何在 ARM 设备上自动调优卷积网络以提升性能。
- 调优算子生成最佳参数日志，TVM 编译器可利用这些参数。
- 调优需在 Linux 环境下进行，并使用 RPC Tracker 管理设备。
- 安装依赖需要使用 pip 安装额外的包。
- 在 Python 代码中导入必要的包以使用 TVM。
- 通过 relay 前端 API 定义网络，可以加载预定义的网络或其他模型。
- TVM 使用 RPC session 与 ARM 板进行通信，调优期间将生成的代码发送到板上。
- 启动 RPC Tracker 以管理分布式设备，加快调优过程。
- 将设备注册到 RPC Tracker 以确认注册成功。
- 设置调优选项，包括设备配置和调优参数。
- 开始调优任务并评估模型性能。
- 调优过程需要编译多个程序，推荐使用高性能 CPU。
- 提供了调优的样本输出示例，展示了性能提升情况。
- 下载 Python 源代码和 Jupyter Notebook 以便于使用。
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