TVM性能评估分析(五)
2024-09-08 08:44:32
TVM性能评估分析(五)
Figure 3. A futher speed up with operator fusion
Table 1. Performance issue of cuBLAS’ batch matmul
Table 2. Finding the best combination of number_thread. The results are obtained on a NVIDIA M40 GPU device with CUDA8.0.
Figure 4. DLPack provides an intermediate wrapper that is shared between frameworks and TVM
Figure 5. The OpenGL/WebGL Backend
Figure 6. TVM utilizes a unified AST to define kernels, and compiles it to code on different platforms.
Figure 7. The benchmark is run in 4 different settings
Figure 8. Inference Speed of Different Backends on ImageNet
Figure 9. Mali T860 and T880
Figure 10. Inference Speed of Different Backends on ImageNet
Table 3. Inference Speed of FP16 on ImageNet
最新文章
- Lesson 6 Percy Buttons
- 文件上传---普通文件fileupload.jar和url文件httpUrlConnection
- Gerrit与Gitlab同步配置replication&;其他配置
- 自制Unity小游戏TankHero-2D(2)制作敌方坦克
- 利用nodejs+phantomjs+casperjs采集淘宝商品的价格
- @Autowired与@Resource用法
- 【jpa】 引用包的问题
- Office 365开发概述及生态环境介绍(二)
- python——快速找出两个电子表中数据的差异
- 带你深入理解STL之空间配置器(思维导图+源码)
- Jmeter----A接口response中body的某一个参数传递给B接口request的body中使用(参数的传递)
- 关于contenteditable属性
- 限制SSH用户访问Linux中指定的目录
- P4426 [HNOI/AHOI2018]毒瘤
- 学生信息管理 和ROM常见的操作
- locaton.href传参数
- “javac”不是内部或外部命令的解决办法(JDK1.5 ~ JDK10)
- Leetcode——300. 最长上升子序列
- Python跨平台打包
- Android学习笔记(三) UI布局