Apache TVM是一个支持多种硬件的深度学习编译框架。本文介绍了如何使用C运行时自动调优模型，包括依赖安装、模型定义、任务提取和编译过程，以提升模型在物理硬件上的性能。

Triton 是一种基于 Python 的并行编程语言和编译器，旨在高效编写 DNN 计算内核并在现代 GPU 上运行。它提供 @triton.heuristics 装饰器，用于在自动调优不适用时指定元参数值的计算方法。

Apache TVM 是一个深度学习编译框架，支持 CPU、GPU 和加速芯片。本文介绍如何使用 auto-scheduler 对 NVIDIA GPU 上的神经网络进行自动调优，通过将网络划分为子图并独立优化来提升性能。推荐使用 NHWC 布局以获得最佳效果，并提供了调优过程中的参数设置和代码示例。

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。

本文介绍了Yagmur在KTH与Oracle合作项目中进行的硕士论文，研究了利用机器学习自动优化Java虚拟机（JVM）垃圾回收日志的方法。研究表明，机器学习模型能够根据GC日志数据推荐最佳JVM参数，从而提升应用性能，最大吞吐量提高可达20%。未来可扩展至更多JVM参数和垃圾回收器。

本文介绍了在Adreno™上部署预训练Keras resnet50模型的步骤，包括环境配置、模型制作、加载、自动调优、编译和部署。文章最后展示了在RPC设置上的运行结果。

David Christensen是Crunchy Data公司的工程师，PostgreSQL社区的活跃成员，喜欢弹吉他、修复汽车。他认为PostgreSQL适合商业和个人项目使用，希望改进日志记录和自动调优功能。

本文介绍了在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段，包括自动混合精度、亲和接口替换、训练迭代循环下沉以及AOE自动调优等，可以在昇腾文档中心、社区在线课程板块学习视频课程，并在昇腾论坛互动交流。