隨著人工智慧（AI）和深度學習技術的快速發展，模型的複雜度與計算量不斷增加，同時目標硬體平台的多樣性也使模型部署變得更具挑戰性。TVM（Tensor Virtual Machine）作為一個開源的深度學習編譯框架，專注於解決模型在異構硬體上高效執行的問題。本文將深入介紹TVM的架構設計、工作流程與其組成的核心元素，幫助您全面瞭解TVM的技術價值。
TVM的架構可以分為三個主要層次：前端（Frontend）、中端（Intermediate Layer）以及後端（Backend），這些層次共同協作，實現從模型匯入到硬體代碼生成的全流程支持。
TVM的前端負責匯入不同框架生成的深度學習模型，例如：
- TensorFlow 的 SavedModel 格式。
- PyTorch 的 TorchScript。
- ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。
在匯入模型後，TVM將其轉換為一種內部中介表示（Intermediate Representation, IR），即Relay IR，這是TVM專為支持模型最佳化與硬體映射而設計的表示語言。
中端是TVM進行模型最佳化與硬體映射的核心部分，包含兩個重要的中介表示層次：
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Relay IR：
- Relay是一種高階的中介表示語言，用於描述模型的計算圖（Computation Graph）。
- 支援靜態圖與動態圖，適合多種深度學習場景。
- 在Relay階段，模型會進行一系列的最佳化，包括：
- 算子融合（Operator Fusion）：合併多個算子為一個，減少中間數據傳輸。
- 常數折疊（Constant Folding）：提前計算靜態常數值以提升執行效率。
- 移除死代碼（Dead Code Elimination）：刪除未使用的運算節點。
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Tensor Expression（Te IR）：
- Te是一種低階表示，用於描述具體的張量操作和計算。
- 該階段的重點在於進行硬體優化，並通過「排程」（Schedule）決定如何將運算映射到目標硬體，典型的排程策略包括：
- 平行化（Parallelization）：分割運算以在多核硬體上同時執行。
- 向量化（Vectorization）：利用硬體的向量指令集加速運算。
- 記憶體優化（Memory Optimization）：減少對高延遲記憶體的訪問次數。
在後端階段，TVM將經過最佳化的IR轉譯為特定硬體的執行代碼。後端支持多種編譯路徑，包括：
- LLVM後端：適用於CPU以及一些GPU。
- CUDA/OpenCL後端：針對NVIDIA GPU和其他支持OpenCL的硬體。
- 自定義代碼生成器：支持專用硬體（如ASIC或FPGA）的編譯需求。
最終，這些代碼會以動態庫或可執行檔的形式輸出，供用戶直接部署。
為了實現上述流程，TVM結合了多個模組化的核心組件，各司其職，共同實現模型的最佳化與高效執行。
Relay是TVM的高階中介表示語言，主要功能包括模型的結構解析、語義分析以及最佳化。Relay的設計靈活，能夠支持多框架的匯入，並在多層次的中介表示之間進行高效轉換。
Te提供了一種簡單而高效的語法，用於定義張量操作的數學表達式。這是一種專注於性能調校的低階表示，用於直接控制計算排程。
為了實現最佳的性能，TVM引入了自動化調校工具：
- AutoTVM：透過機器學習方法自動調整算子的排程參數，減少人工干預。
- MetaScheduler：TVM的進階調度工具，針對更複雜的硬體與模型進行全面優化。
代碼生成器負責將最佳化後的IR轉譯為目標硬體的低層代碼。該模組支持多種硬體平台，確保模型的跨平台適配性。
TVM Runtime是部署階段的核心，提供一套輕量級的運行時環境，用於加載編譯後的模型並進行高效執行。
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模型匯入： 使用者從主流深度學習框架匯入模型，轉換為Relay IR。
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模型最佳化： Relay IR經過多種高階最佳化，減少冗餘運算並提升執行效率。
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排程與搜尋： 通過AutoTVM或MetaScheduler進行排程調整，找到最佳的硬體映射參數。
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代碼生成： 利用代碼生成器，為目標硬體生成優化代碼。
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部署與執行： 將生成的代碼載入TVM Runtime，實現模型的高效推論或訓練。
TVM不僅在學術研究中扮演重要角色，還廣泛應用於工業領域，特別是在多硬體環境的部署場景中。TVM的自動化優化與跨平台支持，大幅降低了開發者的調校成本，同時確保了高效能的模型執行。
無論是用於移動裝置、雲端GPU，還是專用加速硬體，TVM都提供了一套靈活且強大的解決方案，讓深度學習模型的性能釋放達到新的高度。
陈天奇领衔的 TVM 横空出世