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
如何评价周志华在微博对 AlphaGo 和机器学习技术的评论？如何看待timm作者发布ResNet新基准：ResNet50提至80.4，这对后续研究会带来哪些影响？
深度神经网络（DNN）是否模拟了人类大脑皮层结构？
人工智能在生活中的应用都有哪些？
神经网络为什么可以（理论上）拟合任何函数？
人工智能会是泡沫吗？
如果有第谷的数据，现在的机器学习，深度学习有办法学出开普勒三定律吗？
多模态训练，怎么解决不同模态之间差异的问题？
如何理解今年发表在JMLR上随机森林算法SPORF？
如何激怒一位人工智能（机器学习、深度学习、强化学习等）爱好者？
相关的话题
为什么图形学的会议siggraph的论文代码很少会开源？好像视觉如CVPR、ICCV开源的更多一些。国内外有哪些做小样本学习(Few-Shot Learning)的优秀团队？
机器学习能否用于综合评价？具体怎么操作？
围棋AI为什么没有下出同局？
如何评价「Patches are all you need」?
Domain Adaptation学术上有哪些方向，还有哪些可做的地方？
如何看待 Richard Sutton 说的「人工智能中利用算力才是王道」？
如何评价 MSRA 最新的 Deformable Convolutional Networks？
ICLR 2018 有什么值得关注的亮点？
你见过最差的算法工程师能差到什么程度？
如何评价最新的Octave Convolution？
如何评价何恺明、Ross Girshick组的自监督时空表征学习新作？
把某人的 DNA 序列作为输入，正面照片作为输出，丢到深度神经网络里面学习，可行吗？
为啥gan里面几乎不用pooling？
LSTM如何来避免梯度弥散和梯度爆炸？
机器学习里面的流形都是怎么用的？
中科院某所研一新生，小样本学习、数据融合、强化学习、图神经网络、资源受限的计算这几个方向选哪个更好？
基于深度学习的人工智能程序和传统程序的差别在哪里？
有哪些令你印象深刻的魔改transformer？
如何理解深度学习源码里经常出现的logits？
OpenAI 发布文字生成图像工具 DALL·E 2，它的画作水平如何？从技术角度如何评价它的能力？
AMD的CPU是否适合搭建深度学习主机？
如何评价Google提出的MLP-Mixer：只需要MLP就可以在ImageNet上达到SOTA？
为什么Bert中的CLS在未fine tune时作为sentence embedding性能非常糟糕？
为何以范剑青老师的 Sure Independence Screening 为代表的筛选法没有流行呢？
中科院某所研一新生，小样本学习、数据融合、强化学习、图神经网络、资源受限的计算这几个方向选哪个更好？
如何评价旷视开源的YOLOX，效果超过YOLOv5?
能否把一个人的所有物理数据输入在一个模型里，然后计算他接下来的状态变化？
如何判断两个Deep Learning 数据集的数据分布是否一致？
为什么要压缩模型，而不是直接训练一个小的CNN？