怎么用TVM进行实际的矩阵乘法计算

使用TVM进行矩阵乘法计算需要进行以下步骤：

1. 定义输入矩阵大小和数据类型。

import tvm
import numpy as np

n = 1024 # 矩阵大小
dtype = 'float32' # 数据类型

# 随机生成输入矩阵
A = tvm.nd.array(np.random.rand(n, n).astype(dtype))
B = tvm.nd.array(np.random.rand(n, n).astype(dtype))
C = tvm.nd.array(np.zeros((n, n), dtype=dtype)) # 输出矩阵

2. 定义矩阵乘法算子。

k = tvm.reduce_axis((0, n))
matmul = tvm.compute((n, n), lambda i, j: tvm.sum(A[i, k] * B[k, j], axis=k))

3. 将算子转化为TVM的计算图并编译。

s = tvm.create_schedule(matmul.op)
func = tvm.build(s, [A, B, C], target='llvm')

4. 运行计算图并输出结果。

func(A, B, C)
print(C.asnumpy())

完整代码如下所示：

import tvm
import numpy as np

n = 1024 # 矩阵大小
dtype = 'float32' # 数据类型

# 随机生成输入矩阵
A = tvm.nd.array(np.random.rand(n, n).astype(dtype))
B = tvm.nd.array(np.random.rand(n, n).astype(dtype))
C = tvm.nd.array(np.zeros((n, n), dtype=dtype)) # 输出矩阵

k = tvm.reduce_axis((0, n))
matmul = tvm.compute((n, n), lambda i, j: tvm.sum(A[i, k] * B[k, j], axis=k))

s = tvm.create_schedule(matmul.op)
func = tvm.build(s, [A, B, C], target='llvm')

func(A, B, C)
print(C.asnumpy())