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Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。 | Apache TVM 中文站 跳到主要内容 TVM 中文站 查看文档 关于 GitHub 项目 返回超神经 0.13.0 0.13.0 0.12.0 0.10.0 搜索 Apache TVM 中文站 Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。 查看文档 TVM 的全称为 Tensor Virtual Machine ，意为「张量虚拟机」。利用 TVM，工程师可以在任意硬件后端高效地优化和运行计算。本站由 MLC.AI 志愿者组织进行更新，由超神经 Hyper.AI 进行维护及托管。 About Apache TVM Apache TVM 是一个正在 Apache 软件基金会（ASF）孵化的开源项目。我们致力于维护一个由机器学习、编译器和系统架构方面的专家及从业者组成的多样化社区，建立一个可访问、可扩展及自动化的开源框架，为任意硬件平台优化当前和新兴的机器学习模型。TVM 提供以下主要功能： 将深度学习模型编译成最小可部署的模块。 在更多的后端自动生成和优化模型的基础设施，进一步提高性能。 主要功能及特点 最佳性能 通过编译和最小化运行时（Runtime），在现有硬件上优化机器学习工作负载，进而发挥最佳性能。 支持任意硬件 可在 CPU、GPU、浏览器、微控制器、FPGA 等硬件运行 同时可自动在多种后端生成和优化张量算子 灵活可用 TVM 的灵活设计支持对区块稀疏度、量化（1、2、4、8 位整数，posit）、随机森林/经典 ML、内存规划、MISRA-C 兼容性、Python 原型设计。 简单易用 在 Keras、MXNet、PyTorch、Tensorflow、CoreML、DarkNet 等的深度学习模型上编译。用 Python 借助 TVM 进行编译，次日即可用 C++、Rust 或 Java 建立生产堆栈。 © 2024 Apache Software Foundation and Hyper.AI for Chinese Simplified mirror
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