如何用AutoTVM进行矩阵乘法运算

AutoTVM 是一个自动调优的深度学习加速框架，它可以根据硬件配置和算法特性自动选择最佳的计算图和调度策略，进而优化深度学习模型的性能。下面是如何用 AutoTVM 进行矩阵乘法运算的简单示例：

首先，我们需要安装 AutoTVM 和 tvm 等相关依赖：

pip install --user tvm
pip install --user psutil xgboost tornado cloudpickle

然后，我们定义一个简单的矩阵乘法函数，用于测试：

import tvm
from tvm import te

def matmul(n):
    A = te.placeholder((n, n), name='A')
    B = te.placeholder((n, n), name='B')
    k = te.reduce_axis((0, n), name='k')
    C = te.compute((n, n), lambda i, j: te.sum(A[i, k] * B[k, j], axis=k), name='C')
    s = te.create_schedule(C.op)
    return s, [A, B, C]

接着，我们使用 AutoTVM 进行自动调优：

import autotvm

target = "llvm"
n = 1024
log_file = "matmul.log"

# define a tuning task
task = autotvm.task.create("matmul", args=(n,), target=target)

# define search space
search_space = autotvm.get_config("matmul.tune")

# run tuning
tuner = autotvm.tuner.XGBTuner(task)
tuner.tune(n_trial=1000, early_stopping=200, measure_option=autotvm.measure_option(builder='local', runner=autotvm.LocalRunner(timeout=10)), callbacks=[autotvm.callback.log_to_file(log_file)])

最后，我们可以使用调优结果来运行矩阵乘法函数：

# load tuning results
with autotvm.apply_history_best(log_file):
    with tvm.target.create(target):
        s, args = matmul(n)
        func = tvm.build(s, args)

# run the function
ctx = tvm.cpu()
a_np = np.random.rand(n, n).astype(np.float32)
b_np = np.random.rand(n, n).astype(np.float32)
c_np = np.zeros((n, n)).astype(np.float32)
a_tvm = tvm.nd.array(a_np, ctx)
b_tvm = tvm.nd.array(b_np, ctx)
c_tvm = tvm.nd.array(c_np, ctx)
func(a_tvm, b_tvm, c_tvm)
tvm.testing.assert_allclose(c_np, c_tvm.asnumpy(), rtol=1e-4)