项目简介

Apache TVM 是一个用于 CPU 、 GPU 和机器学习加速器的开源机器学习编译器框架，旨在让机器学习工程师能够在任何硬件后端上高效地优化和运行计算。

本项目是一套完整的 TVM 学习教程，涵盖了从入门到高级的各个方面，包括模型导入、编译优化、算子调优、以及微控制器部署等内容。

本教程的 tvm 版本于 2026 年 1 月更新。 tvm==0.22.0

目录

一、入门与核心模块介绍

• 00_quick_start_cn.ipynb 快速入门：本教程面向 Apache TVM 新手
• 01_ir_module_cn.ipynb IR 模块：Apache TVM Unity 的核心抽象层

二、 TVM 使用与优化实践

• 00_e2e_opt_model_cn.ipynb 端到端模型优化
• 01_customize_opt_cn.ipynb 自定义优化
• 02_optimize_llm_cn.ipynb LLM 的优化（本章需要与远程设备配合，无法直接在平台运行）
• 03_cross_compilation_and_rpc_cn.ipynb 交叉编译与 RPC
• 04_export_and_load_executable_cn.ipynb 导出和加载 Relax 可执行文件

许可证

本教程遵循 Apache TVM 项目的 Apache License 2.0 许可证。