举一个具体的例子，利用TVM，自定义二进制卷积算子，将Relay图中的对应操作替换为自定义的二进制算子

Apache TVM (TensorFlow、Vulkan、Metal) 是一个高性能的深度学习计算框架，它允许开发者编写低级的中间表示（IR），然后转换到各种硬件平台。如果你想自定义二进制卷积算子，比如针对特定硬件加速器优化的算子，你可以按照以下步骤进行：

1. **定义二进制算子**: 首先，你需要创建一个自定义的二进制运算模块，例如使用 C++ 或者 LLVM IR。这个模块通常会包含一个实现二叉卷积的函数，该函数接受输入张量、权重矩阵和一些额外的配置参数。

// 示例代码片段
void CustomBinaryConvolution(tvm::Array<tvm::Tensor> inputs, tvm::Tensor weights, ... {
    // 在这里实现你的二进制卷积算法
}

2. **注册算子**: 在TVM的IR中，你需要注册这个自定义算子以便在编译过程中识别并处理。这通常是通过`tvm::RegisterCustomOps`完成的。

tvm::Registry::Get("relay.op.custom").register_op("custom_binary_conv2d")(
    relay::make_node("CustomBinaryConv2D", ...),
    [](const tvm::Node* node, IRModule* module) {
        auto custom_binary_conv = node.as<CustomBinaryConv2DNode>();
        return CreateCustomBinaryConvolution(custom_binary_conv->inputs, custom_binary_conv->weights, ...);
    });

3. **替换Relay节点**: 在你的Relay图中找到原始的卷积节点，并用新的自定义节点替换。这通常需要遍历IR图并查找匹配的标签或函数名称。

4. **构建与部署**: 使用TVM的编译工具链`tvm.lower`将IR转换为目标语言，如LLVM IR，然后进一步编译为机器码，并加载到相应的硬件设备上运行。

**相关问题--:**
1. TVM如何支持用户自定义算子的？
2. 自定义算子在性能提升方面有哪些优势？
3. 如何在TVM中调试自定义卷积算子的行为？