tvm_mlir_learn

preoject introduction

• scheduler TVM 中 scheduler 详细举例，这里将 https://zhuanlan.zhihu.com/p/94846767 这篇文章的例子用TVM 0.8.0.dev 重写。
• dataflow_controlflow 数据流和控制流的区别示例，这里是Pytorch为例子。
• paper_reading 编译器方面的一些论文阅读，如 PET / Ansor/ MLIR 等。
• relay TVM 中一些 Relay 相关的示例，比如如何自定义 Pass，如何在 Jetson Nano 中运行DarkNet的YOLO模型等。
• codegen TVM 中 Codegen 相关示例，基于张量表达式和Relay IR。
• torchscript Pytorch的TorchScript的用法。
• compile_tvm_in_docker.md 。在Docker中编译TVM。
• tvm_pytorch_resnet18_inference.py 使用 TVM 在 X86 CPU 上运行 Pytorch 的 ResNet18 模型。
• tvm_onnx_resnet18_inference.py TVM 加载 ResNet18 的 ONNX 模型进行推理。
• pytorch_resnet18_export_onnx.py Pytorch 导出 ResNet18 的 ONNX 模型示例。
• optimize_gemm 让深度学习编译器来指导我们写代码，以GEMM为例。

video collection

• What Is MLIR && What Is TVM？
• TVM Conf 2020 - An Introduction to TVM Part1
• TVM Conf 2020 - An Introduction to TVM Part2
• Torch MLIR公开会议翻译视频（自制中英双字完整版）
• TVM命令行驱动程序 视频教程
• 基于 MLIR 完成对 GEMM 的编译优化 中英视频上，中部分
• TVM TensorIR 视频讲解（熟肉）
• What Is LLVM?
• How To Install LLVM？
• Running the LLVM Tools
• LLVM IR介绍

LLVM 系列视频对应的源码在：https://github.com/lac-dcc/llvm-course

learning note

• TVM 学习指南（个人版）
• 白杨：TVM源语-Compute篇
• MLSys 15-884: Course Introduction
• OSDI 2021 PET 论文解读（代码生成相关工作）
• Buddy-MLIR 项目详解（入门 MLIR 极佳选择）
• 【社区实践】为 TVM 新增 OneFlow 前端
• 【TVM 三代优化巡礼】在X86上将普通的矩阵乘法算子提速90倍
• 【论文解读】基于MLIR生成矩阵乘法的高性能GPU代码，性能持平cuBLAS
• 【从零开始学深度学习编译器】二十，MLIR的Pattern Rewrite机制
• 【从零开始学深度学习编译器】十九，MLIR的Pass机制实践
• MLIR：摩尔定律终结的编译器基础结构 论文解读
• 【从零开始学深度学习编译器】十八，MLIR中的Interfaces
• 【用沐神的方法阅读PyTorch FX论文】
• 【以OneFlow为例探索MLIR的实际开发流程】
• 【从零开始学深度学习编译器】十七，MLIR ODS要点总结下篇
• 【从零开始学深度学习编译器】十六，MLIR ODS要点总结上篇
• 【从零开始学深度学习编译器】十五，MLIR Toy Tutorials学习笔记之Lowering到LLVM IR
• 【从零开始学深度学习编译器】十四，MLIR Toy Tutorials学习笔记之部分Lowering
• 【从零开始学深度学习编译器】十三，如何在MLIR里面写Pass？
• 【从零开始学深度学习编译器】十二，MLIR Toy Tutorials学习笔记一
• 【从零开始学深度学习编译器】十一，初识MLIR
• 可以让深度学习编译器来指导算子优化吗
• 【从零开始学深度学习编译器】十，TVM的整体把握
• Ansor论文阅读笔记&&论文翻译
• 【从零开始学深度学习编译器】九，TVM的CodeGen流程
• 【从零开始学深度学习编译器】番外二，在Jetson Nano上玩TVM
• 【从零开始学深度学习编译器】八，TVM的算符融合以及如何使用TVM Pass Infra自定义Pass
• 【从零开始学深度学习编译器】七，万字长文入门TVM Pass
• 【从零开始学深度学习编译器】六，TVM的编译流程详解
• 【从零开始学深度学习编译器】五，TVM Relay以及Pass简介
• 【从零开始学深度学习编译器】番外一，Data Flow和Control Flow
• 【从零开始学深度学习编译器】四，解析TVM算子
• 【从零开始学TVM】三，基于ONNX模型结构了解TVM的前端
• 【从零开始学深度学习编译器】二，TVM中的scheduler
• 【从零开始学深度学习编译器】一，深度学习编译器及TVM 介绍

其它博客精选（TVM&MLIR 相关）

• 深度学习编译器 TVM 代码串讲
• TVM Overview
• TVM - Relay IR计算图可视化
• TVM - 代码生成流程
• TVM/VTA代码生成流程
• tvm算子优化schedule（一）--CPU篇
• tvm算子优化schedule（二）--GPU篇
• TVM Runtime System 概述
• TVM PackedFunc实现机制
• 机器学习编译器代码生成相关 MLIR Dialect
• 编译器与中间表示: LLVM IR, SPIR-V, 以及 MLIR
• 向外借力：Pluto助力MLIR编译器的多面体优化

TVM 自底向上专题-来自知乎Kord

• TVM 自底向上（一）：基本框架和概念
• TVM 自底向上（二）：TIR 的概念和编译原理
• TVM 自底向上（三）：TE 的概念和编译原理
• TVM 自底向上（四）：TE/TIR Schedule 的原理

系统性的专栏

• 陈天奇 MLC课程
• 深度学习编译器学习笔记和实践体会
• 蓝色的味道
• TVM官方专栏

工具介绍

• FFI Navigator: 跨语言调用跳转IDE插件