【TVM教程】转换
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原文中文，约8200字，阅读约需20分钟。
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内容提要
Apache TVM 更新至 0.21.0 版本，中文文档已同步。TVM 是一个深度学习编译框架，支持多种硬件加速。文章探讨了张量函数转换过程中的性能评估和循环分块等优化技术，展示了如何通过调度和转换提升计算效率。
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关键要点
- Apache TVM 更新至 0.21.0 版本，中文文档已同步。
- TVM 是一个深度学习编译框架，支持 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。
- 文章探讨了原始张量函数的转换过程，包括性能评估和循环分块等优化技术。
- 通过调度和转换，提升了计算效率，展示了如何进行循环分块和重排序。
- 使用 reverse_compute_at 和 decompose_reduction 原语优化了归约操作。
- 可以通过打印调度或其历史记录来追踪转换过程。
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延伸问答
Apache TVM 的最新版本是什么？
Apache TVM 更新至 0.21.0 版本。
TVM 是什么？
TVM 是一个深度学习编译框架，支持 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。
如何评估原始张量函数的性能？
可以通过构建模块并使用时间评估器来检查性能。
什么是循环分块？
循环分块是将循环分成多个嵌套循环的优化技术，以提高计算效率。
如何使用 TVM 进行调度和转换？
可以通过创建 Schedule 类并对模块进行操作来进行调度和转换。
如何追踪 TVM 的转换过程？
可以通过打印调度或其历史记录来追踪转换过程。
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