Apache TVM 是一个支持 CPU 和 GPU 的深度学习编译框架。本文介绍了如何通过张量化和调度原语 tensorize 来优化性能，具体展示了矩阵乘法的实现及调度过程，并强调了内联函数的定义与使用。最终，教程演示了如何利用 tensorize 实现高效计算调度。

本研究提出了一种新方法，通过张量化长输入序列，解决了长序列建模中注意力模型的依赖性和效率问题，显著提升了推断速度和扩展能力。

本文评估了未进行张量化的CNN的卷积核对准确性的影响，探索了密集CNN中编码信息的特性。