如何看待Tensor Comprehensions？与TVM有何异同？
好的，我们来聊聊 Tensor Comprehensions，以及它和 TVM 的那些事儿。这篇文章会尽量往“人话”上靠，也希望不会有那种“AI味儿”。
Tensor Comprehensions：一种声明式的方式来写高效的张量计算
你有没有想过，写代码的时候，能不能像写数学公式一样直观？特别是涉及到那些密密麻麻的矩阵乘法、卷积之类的事情，用传统的编程语言一层层循环嵌套，有时候真的让人头大，而且还容易出错，性能优化起来更是痛苦。
Tensor Comprehensions（TC）就是想解决这个问题。它是一种声明式的语言或框架，让你用一种非常接近数学表达式的方式来描述张量（你可以理解为多维数组）上的计算。它的核心思想是：你告诉 TC 你想要计算什么（目标），TC 会自己想办法把它高效地实现出来。
你可以把它想象成一个非常聪明的“数学公式翻译器”。你写下 `C[i, j] = sum(A[i, k] B[k, j] for k in range(N))` 这样的公式，TC 就能理解你想做矩阵乘法，然后它会帮你生成高度优化的低级代码（比如 C++，或者 LLVM IR），可以运行在 CPU、GPU 等各种硬件上。
TC 的几个关键点：
声明式： 你描述“是什么”，而不是“怎么做”。就像你写 `y = f(x)`，你关心的是 `y` 和 `x` 的关系，而不是 `f` 函数内部具体是如何一步步计算的。
目标驱动： 你定义一个输出张量，并通过一个或多个“生成器”（generators）来描述它如何由输入张量派生而来。
自动优化： 这是 TC 的灵魂所在。它能够自动进行许多复杂的性能优化，比如：
循环展开（Loop Unrolling）： 减少循环开销。
并行化（Parallelization）： 将计算分配到多个核心上。
缓存优化（Cache Optimization / Tiling）： 将数据分块加载到更快的缓存中，减少内存访问延迟。
向量化（Vectorization）： 利用 SIMD 指令一次性处理多个数据元素。
内存布局优化： 调整数据在内存中的存储方式以提高访问效率。
硬件抽象： TC 的目标是屏蔽底层硬件的差异，让你写一套 TC 代码，就能在不同硬件上获得不错的性能。
举个例子，如果你想实现一个简单的矩阵乘法 `C = A B`：
在传统的 C++ 里，你可能需要这样写：
```c++
// 假设 A 和 B 都是 n x m 的矩阵，C 是 n x n 的矩阵
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
C[i][j] = 0;
for (int k = 0; k < m; ++k) {
C[i][j] += A[i][k] B[k][j];
}
}
}
```
而在 TC 里，你可以这样写（这是一个简化的概念表示）：
```
// 假设 A 是 m x k 的矩阵，B 是 k x n 的矩阵，C 是 m x n 的矩阵
// TC 语言可能更接近Python的语法或有自己的 DSL (Domain Specific Language)
def matmul(A, B):
m, k = A.shape
k_, n = B.shape
assert k == k_
@tc.signature(A.dtype, B.dtype)
@tc.output(C.dtype)
@tc.reduce_init(0)
@tc.reduce_op(lambda acc, val: acc + val)
@tc.compute_at(C)
def compute_c(i, j):
return tc.sum(A[i, k] B[k, j], axis=k)
return compute_c
```
你看，TC 的 `compute_c` 函数直接声明了 `C[i, j]` 是如何通过对 `A[i, k] B[k, j]` 进行求和（`tc.sum`）得到的。TC 的引擎会负责将这个声明转换成高效的循环、内存管理和并行代码。
Tensor Comprehensions 与 TVM：相似与差异
说到 Tensor Comprehensions，就不得不提 TVM（Tensor Virtual Machine）。它们都属于现代深度学习编译器框架的范畴，目标都是为了让深度学习模型能在各种硬件上高效运行。
相似之处：
1. 目标一致：从高级描述到高效低级代码。 TC 和 TVM 都旨在将用户高级别、声明式的计算描述（比如矩阵乘法、卷积等算子）转换成针对特定硬件高度优化的机器代码。它们都想成为那个“聪明的翻译器”。
2. 声明式或类声明式接口： 虽然具体接口可能不同，但两者都鼓励用户以描述“是什么”的方式来定义计算，而不是“怎么做”。TC 直接就是声明式语言，而 TVM 的 Relay IR 和 TensorIR 也提供了高层级的计算图和张量表达式表示。
3. 强大的自动优化能力： 这是它们的核心竞争力。两者都投入了大量的精力在自动调优（Autotuning）和代码生成优化上，包括循环变换、并行化、内存管理等。
4. 硬件抽象： 都致力于屏蔽底层硬件细节，让一套逻辑能在 CPU、GPU、FPGA 甚至定制化 ASIC 上运行，并尽可能榨干硬件性能。
5. IR（中间表示）： 两者内部都有一套或多套中间表示（IR）来层层递进地优化计算。TC 本身就是一种 IR，而 TVM 有 TIR（Tensor Intermediate Representation）等。
不同之处：
1. 起源与侧重点：
TC (Tensor Comprehensions): 最早是由 Facebook AI Research（FAIR）提出并实现的，其初衷非常纯粹，就是为了提供一种简单、声明式的方式来表达和优化深度学习中的张量计算。它的设计哲学更侧重于提供一个优雅的语言来描述核心的张量操作，然后由背后的引擎负责优化。TC 本身更像是一个独立的“张量计算语言与编译器”。
TVM (Tensor Virtual Machine): 是一个更全面的深度学习编译框架。它不仅包含描述张量计算的 IR（如 TensorIR），还涵盖了模型的图级别优化（通过 Relay IR），模型导入（支持 ONNX, TensorFlow, PyTorch 等格式的模型），以及跨硬件的部署能力。TVM 更像是一个“端到端的深度学习模型优化与部署平台”。
2. 语言与抽象层级：
TC: 提供了一种非常具体的声明式语言（DSL） 来描述单个算子（operator）的计算逻辑。它的语法和范式相对统一且紧凑。
TVM: 拥有一个更加庞大的 IR 生态。
Relay IR： 用于表示整个深度学习模型的计算图，支持图级别的优化（如算子融合、死代码消除、内存规划等）。
TensorIR： 类似于 TC，用于描述低级别的张量计算，但它的设计更加灵活和模块化，并且与 Relay IR 有良好的对接。TVM 的 TensorIR 允许用户通过 Python API 来构建和操作这些张量表达式，它不像 TC 那样是独立的语言，而是 TVM 生态的一部分。
3. 生态系统与集成度：
TC: 作为 Facebook 的一个研究项目，它在学术界和特定研究领域有影响力。但相对而言，它是一个更独立的组件，集成到现有深度学习框架（如 PyTorch）中需要额外的适配工作。它的成熟度和社区支持可能不如 TVM 广泛。
TVM: 是一个活跃的开源项目，有非常庞大的社区支持。它已经与多个主流深度学习框架（PyTorch, TensorFlow, MXNet, Hugging Face Transformers 等）深度集成，能够方便地导入和优化各种模型。它的目标是成为一个通用的深度学习编译栈。
4. 优化策略的粒度与灵活性：
TC: 通常会提供一套默认且强大的优化策略，通过其编译器后端直接生成高效代码。用户在语言层面可以进行一些指导（比如数据布局），但核心优化过程是自动的。
TVM: 在优化策略上提供了更细粒度的控制和灵活性。用户可以通过 TVM 的 DSL（特别是 TensorIR）来显式地描述一些优化技术（如分块、并行策略、内存分配等），或者利用其自动调优器（AutoTVM, Ansor）来搜索最优的实现。这使得 TVM 在面对高度定制化或新兴硬件时，可以有更大的调整空间。
5. 生成代码的范畴：
TC: 主要关注如何高效地实现单个张量算子的计算逻辑。
TVM: 不仅能优化算子，还能进行整个模型图的优化，以及模型部署到目标硬件的整个流程。它更像是一个完整的“编译流水线”。
简而言之：
你可以将 TC 看作是“高精尖的算子（Operator）优化器”，专注于用一种极简优雅的方式描述算子，然后交给它的强大编译器去生成极致性能的代码。
而 TVM 则是一个“全能的深度学习模型编译器平台”，它不仅包含算子优化，还有图优化、模型导入、跨平台部署等一系列功能。TC 的理念和技术在 TVM 的 TensorIR 部分有所体现和融合。可以说，TC 是 TVM 众多灵感和技术来源之一，或者说 TVM 的 TensorIR 继承和发展了 TC 的思想。
实际应用中的思考：
如果你在做一些底层的算子开发，或者需要非常精细地控制张量计算的实现细节，并且你的目标硬件平台有很好的支持，那么理解并使用 TC 的理念会非常有帮助。
如果你是一个深度学习开发者，需要将一个完整的模型从训练框架导出，然后部署到各种不同的边缘设备、服务器 GPU 或定制硬件上，并且追求“开箱即用”和广泛的硬件支持，那么 TVM 可能是你的首选。TVM 可以让你导入一个现有的模型，然后让 TVM 自己去优化它在你的目标硬件上的表现。
总的来说，两者都代表了深度学习编译领域的一个重要发展方向：用更高级、更声明式的方式来表达计算，并让编译器自动完成繁重的性能优化工作。 它们都是为了让深度学习算法能够更高效、更便捷地运行在多样化的计算硬件上。TC 提供了“思想”和一种语言上的范式，而 TVM 则构建了一个更完整、更实用的“工程平台”来承载这些思想并推向实际应用。
Tensor Comprehensions：一种声明式的方式来写高效的张量计算
你有没有想过，写代码的时候，能不能像写数学公式一样直观？特别是涉及到那些密密麻麻的矩阵乘法、卷积之类的事情，用传统的编程语言一层层循环嵌套，有时候真的让人头大，而且还容易出错，性能优化起来更是痛苦。
Tensor Comprehensions（TC）就是想解决这个问题。它是一种声明式的语言或框架，让你用一种非常接近数学表达式的方式来描述张量（你可以理解为多维数组）上的计算。它的核心思想是：你告诉 TC 你想要计算什么（目标），TC 会自己想办法把它高效地实现出来。
你可以把它想象成一个非常聪明的“数学公式翻译器”。你写下 `C[i, j] = sum(A[i, k] B[k, j] for k in range(N))` 这样的公式，TC 就能理解你想做矩阵乘法，然后它会帮你生成高度优化的低级代码（比如 C++，或者 LLVM IR），可以运行在 CPU、GPU 等各种硬件上。
TC 的几个关键点：
声明式： 你描述“是什么”，而不是“怎么做”。就像你写 `y = f(x)`，你关心的是 `y` 和 `x` 的关系，而不是 `f` 函数内部具体是如何一步步计算的。
目标驱动： 你定义一个输出张量，并通过一个或多个“生成器”（generators）来描述它如何由输入张量派生而来。
自动优化： 这是 TC 的灵魂所在。它能够自动进行许多复杂的性能优化，比如：
循环展开（Loop Unrolling）： 减少循环开销。
并行化（Parallelization）： 将计算分配到多个核心上。
缓存优化（Cache Optimization / Tiling）： 将数据分块加载到更快的缓存中，减少内存访问延迟。
向量化（Vectorization）： 利用 SIMD 指令一次性处理多个数据元素。
内存布局优化： 调整数据在内存中的存储方式以提高访问效率。
硬件抽象： TC 的目标是屏蔽底层硬件的差异，让你写一套 TC 代码，就能在不同硬件上获得不错的性能。
举个例子，如果你想实现一个简单的矩阵乘法 `C = A B`：
在传统的 C++ 里，你可能需要这样写：
```c++
// 假设 A 和 B 都是 n x m 的矩阵，C 是 n x n 的矩阵
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
C[i][j] = 0;
for (int k = 0; k < m; ++k) {
C[i][j] += A[i][k] B[k][j];
}
}
}
```
而在 TC 里，你可以这样写（这是一个简化的概念表示）：
```
// 假设 A 是 m x k 的矩阵，B 是 k x n 的矩阵，C 是 m x n 的矩阵
// TC 语言可能更接近Python的语法或有自己的 DSL (Domain Specific Language)
def matmul(A, B):
m, k = A.shape
k_, n = B.shape
assert k == k_
@tc.signature(A.dtype, B.dtype)
@tc.output(C.dtype)
@tc.reduce_init(0)
@tc.reduce_op(lambda acc, val: acc + val)
@tc.compute_at(C)
def compute_c(i, j):
return tc.sum(A[i, k] B[k, j], axis=k)
return compute_c
```
你看，TC 的 `compute_c` 函数直接声明了 `C[i, j]` 是如何通过对 `A[i, k] B[k, j]` 进行求和（`tc.sum`）得到的。TC 的引擎会负责将这个声明转换成高效的循环、内存管理和并行代码。
Tensor Comprehensions 与 TVM：相似与差异
说到 Tensor Comprehensions，就不得不提 TVM（Tensor Virtual Machine）。它们都属于现代深度学习编译器框架的范畴，目标都是为了让深度学习模型能在各种硬件上高效运行。
相似之处：
1. 目标一致：从高级描述到高效低级代码。 TC 和 TVM 都旨在将用户高级别、声明式的计算描述（比如矩阵乘法、卷积等算子）转换成针对特定硬件高度优化的机器代码。它们都想成为那个“聪明的翻译器”。
2. 声明式或类声明式接口： 虽然具体接口可能不同，但两者都鼓励用户以描述“是什么”的方式来定义计算，而不是“怎么做”。TC 直接就是声明式语言，而 TVM 的 Relay IR 和 TensorIR 也提供了高层级的计算图和张量表达式表示。
3. 强大的自动优化能力： 这是它们的核心竞争力。两者都投入了大量的精力在自动调优（Autotuning）和代码生成优化上，包括循环变换、并行化、内存管理等。
4. 硬件抽象： 都致力于屏蔽底层硬件细节，让一套逻辑能在 CPU、GPU、FPGA 甚至定制化 ASIC 上运行，并尽可能榨干硬件性能。
5. IR（中间表示）： 两者内部都有一套或多套中间表示（IR）来层层递进地优化计算。TC 本身就是一种 IR，而 TVM 有 TIR（Tensor Intermediate Representation）等。
不同之处：
1. 起源与侧重点：
TC (Tensor Comprehensions): 最早是由 Facebook AI Research（FAIR）提出并实现的，其初衷非常纯粹，就是为了提供一种简单、声明式的方式来表达和优化深度学习中的张量计算。它的设计哲学更侧重于提供一个优雅的语言来描述核心的张量操作，然后由背后的引擎负责优化。TC 本身更像是一个独立的“张量计算语言与编译器”。
TVM (Tensor Virtual Machine): 是一个更全面的深度学习编译框架。它不仅包含描述张量计算的 IR（如 TensorIR），还涵盖了模型的图级别优化（通过 Relay IR），模型导入（支持 ONNX, TensorFlow, PyTorch 等格式的模型），以及跨硬件的部署能力。TVM 更像是一个“端到端的深度学习模型优化与部署平台”。
2. 语言与抽象层级：
TC: 提供了一种非常具体的声明式语言（DSL） 来描述单个算子（operator）的计算逻辑。它的语法和范式相对统一且紧凑。
TVM: 拥有一个更加庞大的 IR 生态。
Relay IR： 用于表示整个深度学习模型的计算图，支持图级别的优化（如算子融合、死代码消除、内存规划等）。
TensorIR： 类似于 TC，用于描述低级别的张量计算，但它的设计更加灵活和模块化，并且与 Relay IR 有良好的对接。TVM 的 TensorIR 允许用户通过 Python API 来构建和操作这些张量表达式，它不像 TC 那样是独立的语言，而是 TVM 生态的一部分。
3. 生态系统与集成度：
TC: 作为 Facebook 的一个研究项目，它在学术界和特定研究领域有影响力。但相对而言，它是一个更独立的组件，集成到现有深度学习框架（如 PyTorch）中需要额外的适配工作。它的成熟度和社区支持可能不如 TVM 广泛。
TVM: 是一个活跃的开源项目，有非常庞大的社区支持。它已经与多个主流深度学习框架（PyTorch, TensorFlow, MXNet, Hugging Face Transformers 等）深度集成，能够方便地导入和优化各种模型。它的目标是成为一个通用的深度学习编译栈。
4. 优化策略的粒度与灵活性：
TC: 通常会提供一套默认且强大的优化策略，通过其编译器后端直接生成高效代码。用户在语言层面可以进行一些指导（比如数据布局），但核心优化过程是自动的。
TVM: 在优化策略上提供了更细粒度的控制和灵活性。用户可以通过 TVM 的 DSL（特别是 TensorIR）来显式地描述一些优化技术（如分块、并行策略、内存分配等），或者利用其自动调优器（AutoTVM, Ansor）来搜索最优的实现。这使得 TVM 在面对高度定制化或新兴硬件时，可以有更大的调整空间。
5. 生成代码的范畴：
TC: 主要关注如何高效地实现单个张量算子的计算逻辑。
TVM: 不仅能优化算子，还能进行整个模型图的优化，以及模型部署到目标硬件的整个流程。它更像是一个完整的“编译流水线”。
简而言之：
你可以将 TC 看作是“高精尖的算子（Operator）优化器”，专注于用一种极简优雅的方式描述算子，然后交给它的强大编译器去生成极致性能的代码。
而 TVM 则是一个“全能的深度学习模型编译器平台”，它不仅包含算子优化，还有图优化、模型导入、跨平台部署等一系列功能。TC 的理念和技术在 TVM 的 TensorIR 部分有所体现和融合。可以说，TC 是 TVM 众多灵感和技术来源之一，或者说 TVM 的 TensorIR 继承和发展了 TC 的思想。
实际应用中的思考：
如果你在做一些底层的算子开发，或者需要非常精细地控制张量计算的实现细节，并且你的目标硬件平台有很好的支持，那么理解并使用 TC 的理念会非常有帮助。
如果你是一个深度学习开发者，需要将一个完整的模型从训练框架导出，然后部署到各种不同的边缘设备、服务器 GPU 或定制硬件上，并且追求“开箱即用”和广泛的硬件支持，那么 TVM 可能是你的首选。TVM 可以让你导入一个现有的模型，然后让 TVM 自己去优化它在你的目标硬件上的表现。
总的来说，两者都代表了深度学习编译领域的一个重要发展方向：用更高级、更声明式的方式来表达计算，并让编译器自动完成繁重的性能优化工作。 它们都是为了让深度学习算法能够更高效、更便捷地运行在多样化的计算硬件上。TC 提供了“思想”和一种语言上的范式，而 TVM 则构建了一个更完整、更实用的“工程平台”来承载这些思想并推向实际应用。
网友意见
目前的主要的差别在于代码生成技术路线上，TC采用了polyhedra model，目前TVM采用的还是schedule space模型。polyhedra model相对于schedule primitive更加自动化一些，在TVM过去的工作中我们只采用了比较简单的auto tuning，这一点是TVM未来可以向TC学习的地方。在性能上，就目前发布的结果来看TVM的技术路线还是有更好的性能，如何互相学习提高是未来TVM团队会努力的方向
TVM目前的主要关注点在后端支持以及在如何获得最好的性能，最近的新东西是如何对未来深度学习加速器的支持，有兴趣的同学可以看我们刚出来的论文 End-to-End Optimization Stack for Deep Learning 。TVM采取这一路线以达到最好的性能，并且进一步支持深度学习的加速器。
以上的评论适用于是对于两个项目当前状况。TC (tensor comprehension) 在早期内部开发的时候参考了TVM的设计。主要作者nicholas也参与了TVM的贡献。两个项目的技术路线不同，在一定程度上是互补的，未来相信会有更多有趣的东西出现。
总的来说自动生成高效代码这条技术路线的可行性随着大家的努力逐渐明朗，大家应该可以多来尝试使用交流。去年TVM在arm，mobile gpu和加速器都有一些结果，开源社区的同学也都找到了不错的去处，这个方向还有不少的东西可以研究，欢迎对深度学习系统和编译高性能计算感兴趣的同学联系我们参与一起来探索这个方向。
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