TVM 最新发布版本 0.3 有哪些亮点？ 第1页
1
crowowrk 网友的相关建议:
TVM ARM CPU/GPU的性能一直不错，有兴趣的同学可以看arxiv的论文。本次更新的内容可以直接看release note https://github.com/dmlc/tvm/releases/tag/v0.3
本次更新的第一个重点在于TOPI开始引入对于物体检测(SSD, YOLO) 等的支持，这个是深度学习编译跨向更多应用实用化的一步。
另一个比较有趣的是RPC tracker。TVM的设计理念是不光是授人以鱼（高性能算子），更包含了授人以渔（自动生成，调优部署高性能算子的编译平台）。其中自动调优里面一个非常头疼的的问题是移动设备（手机，板子）怎么样自动优化。传统的做法编译部署和调优都需要手工来做，没有办法自动化起来。TVM的RPC接口基本解决了这个问题，可以直接在python端对于远程的手机和板子进行调优。新版的RPC tracker从支持一个板子直接升级到了一个集群，也就是可以通过本机python脚本直接连接到一堆板子去做自动调优。
最后，对于深度学习和区块链有兴趣的同学可以自行寻找一下亮点。
关于tvm的其它介绍可以关注专栏 tvm
1
相关话题
2019年CVPR有哪些糟糕的论文?如何评价微软机器翻译在 WMT2017 中英翻译达到「人类水平」？
为什么 BERT 的 intermediate_size 这么大？
如何看待 Google 既可以作 Inference，又可以作 Training 的新一代 TPU？
ICML2020有哪些值得关注的工作?
如何评价浪潮发布的2457亿参数源1.0智能大模型？与GPT-3相比如何？处于AI模型领域什么水平？
如何评价FAIR提出的MaskFormer，在语义分割ADE20K上达到SOTA：55.6 mIoU？
深度学习领域，你心目中 idea 最惊艳的论文是哪篇？
深度学习在信息安全的应用有哪些可以关注的人或论文？
如何看待谷歌公开 tensorflow 专用处理器 TPU?
相关的话题
TensorFlow的自动求导具体是在哪部分代码里实现的？在做算法工程师的道路上，你掌握了什么概念或技术使你感觉自我提升突飞猛进？
如何评价2020年计算机视觉顶会CVPR投稿量破万的现象？
如何评价Google提出的MLP-Mixer：只需要MLP就可以在ImageNet上达到SOTA？
KL散度衡量的是两个概率分布的距离吗？
如何开发一个自己的 TensorFlow？
如何评价Yann LeCun 说的「要研究机器学习，本科应尽量多学物理和数学课」？
类似AlphaGo一样的人工智能什么时候才可以击败RTS（如星际）顶级选手？
如何评价 DeepMind 在星际中的失利，以及 OpenAI 在 Dota 上的成功？
如何看待百度无人车， 三千多个场景，一万多个if？
CVPR 2019 有哪些值得关注的亮点？
深度学习的多个loss如何平衡？
计算机视觉是否已经进入瓶颈期？
为何感觉“知识蒸馏”这几年没有什么成果？
深度学习的多个loss如何平衡？
神经网络中，bias有什么用，为什么要设置bias，当加权和大于某值时，激活才有意义？
如何评价微软提出的无监督视觉模型BEiT：ImageNet达到88.6，ADE20K达到57.0？
机器之心提问：如何评价Facebook Training ImageNet in 1 Hour这篇论文?
CNN网络的pooling层有什么用？
Resnet到底在解决一个什么问题呢？
神经网络的万能逼近定理已经发展到什么地步了？
如何评价浪潮发布的2457亿参数源1.0智能大模型？与GPT-3相比如何？处于AI模型领域什么水平？
attention跟一维卷积的区别是啥？
如何看待何恺明最新一作论文Masked Autoencoders？
为什么最近几年 FPGA 变得越发受大家重视了？
石头和塑料袋对于计算机传感器的差别在于什么？为什么无人驾驶系统会依然存在对周围环境的误判？
如果百年后深度学习最终有了公认的数学理论作为基础，能解释实验中的各类玄学，那这个理论会长什么样子？
BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务吗？
深度学习在无人驾驶汽车上面的运用有哪些？
神经网络训练多个epoch，写论文的时候可以取最好的效果那一个epoch作为结果吗？