【TVM教程】为 GPU 自动调度卷积层
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原文中文，约60400字，阅读约需144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。本文介绍了如何使用 auto-scheduler 为 GPU 进行自动调度，用户只需编写计算声明，auto-scheduler 会自动生成调度方案。通过定义卷积层计算和创建搜索任务，用户可以优化深度学习模型的性能，并记录调度结果以便后续分析。
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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。
- auto-scheduler 不需要手动模板，用户只需编写计算声明。
- auto-scheduler 可以自动生成一个大的搜索空间并找到合适的调度。
- 定义卷积层计算以生成计算图。
- 创建搜索任务以优化深度学习模型的性能。
- 设置 auto-scheduler 参数以指定搜索过程中的测试方式。
- 使用 RecordToFile 将测试记录转储到文件中以便后续分析。
- 通过加载日志文件中的最佳调度方案来应用优化结果。
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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。
auto-scheduler 如何工作？
auto-scheduler 不需要手动模板，用户只需编写计算声明，它会自动生成调度方案。
如何定义卷积层计算？
通过编写一个函数，返回输入/输出张量列表，auto-scheduler 可以从中生成计算图。
如何创建搜索任务以优化模型性能？
使用 auto_scheduler.SearchTask 创建搜索任务，指定计算函数和参数。
如何记录和分析调度结果？
使用 RecordToFile 将测试记录转储到文件中，以便后续分析。
如何应用最佳调度方案？
通过加载日志文件中的最佳调度方案来应用优化结果。
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