使用TVM进行深度学习部署的优势与实践

"亿联TVMDeployment1" 在本文档中，我们主要讨论了两个关键知识点：OpenVINO的问题以及TVM（Tensor Virtual Machine）在部署深度学习模型时的优势和应用。 首先，OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）被描述为一个“黑盒”，意味着在尝试部署包含深度卷积2D（depthwise conv2d）操作的网络时遇到了困难。OpenVINO通常是一个强大的工具，用于加速计算机视觉应用的推理过程，但其对某些特定网络结构的支持可能有限。深度卷积2D是深度学习模型中的一种轻量级操作，尤其在移动设备和资源受限的硬件上广泛使用，因为它可以显著减少计算量和内存需求。然而，OpenVINO可能无法直接处理这种操作，这可能导致开发者寻找其他部署解决方案。 接着，我们转向TVM，它是一个开源的深度学习编译器框架，旨在优化模型在各种硬件平台上的性能。与OpenVINO不同，TVM不仅能够部署包含深度卷积2D的网络，而且通过自动调优（autotuning）可以实现良好的性能提升。这意味着TVM能自动调整模型的计算图，以适应特定硬件的计算特性，从而达到最佳执行效率。TVM支持广泛的硬件平台，包括Intel和arm架构的CPU，Nvidia和arm架构的GPU，以及自定义的硬件加速器如VTA（Virtual Tensor Accelerator）。 在部署TVM的过程中，文档提到了几个具体步骤，例如： 1. 在Ubuntu上运行autotvm，获取.log文件，该文件包含了针对特定模型的优化配置。 2. 将此.log文件转移到Windows环境中，生成用于部署的.dll文件。 3. 对于32位应用，由于不支持32位的TensorFlow，文档提供了一个名为FrozenGene的解决方案： a. 修改python/tvm/contrib/ndk.py，添加32位编译选项。 b. 使用tensorflow_blur.py生成.log文件。 c. 利用.log文件，指定目标为“llvm –mcpu=i686 –mtriple=i686-linux-gnu”，并将TVM_NDK_CC设置为“clang –m32”，再次运行tf_blur.py。 最后，文档中还提及了一个Windows API测试线程函数，这可能与在Windows平台上构建和部署TVM相关的应用有关，但具体细节未在当前摘要信息中给出。 TVM作为一个高度灵活的深度学习部署工具，解决了OpenVINO在处理特定网络结构时的局限性，并且提供了跨平台的性能优化和32位环境的兼容性解决方案。对于开发者来说，TVM是一个强大的选择，特别是在需要自定义和优化深度学习模型以适应各种硬件平台的场景下。