프로젝트 소개

Apache TVM은 CPU, GPU 및 머신러닝 가속기를 위한 오픈 소스 머신러닝 컴파일러 프레임워크로, 머신러닝 엔지니어가 모든 하드웨어 백엔드에서 연산을 효율적으로 최적화하고 실행할 수 있도록 설계되었습니다.

이 프로젝트는 모델 가져오기, 컴파일 최적화, 연산자 튜닝 및 마이크로컨트롤러 배포를 포함하여 초보자부터 고급 사용자까지 모든 측면을 다루는 완벽한 TVM 학습 튜토리얼입니다.

이 튜토리얼에 사용된 TVM 버전은 2026년 1월에 업데이트되었습니다. tvm==0.22.0

목차

I. 기초 및 핵심 모듈 소개

• 00_quick_start_cn.ipynb 빠른 시작: 이 튜토리얼은 Apache TVM 초보자를 위한 것입니다.
• 01_ir_module_cn.ipynb IR 모듈: Apache TVM Unity의 핵심 추상화 계층

II. TVM 활용 및 최적화 방안

• 00_e2e_opt_model_cn.ipynb 엔드투엔드 모델 최적화
• 01_customize_opt_cn.ipynb 맞춤형 최적화
• 02_optimize_llm_cn.ipynb LLM 최적화 (이 장은 원격 장치와의 상호 작용이 필요하며 플랫폼에서 직접 실행할 수 없습니다.)
• 03_크로스컴파일 및 rpc_cn.ipynb 크로스 컴파일 및 RPC
• 04_export_and_load_executable_cn.ipynb Relax 실행 파일 내보내기 및 로드

특허

이 튜토리얼은 Apache TVM 프로젝트의 Apache License 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.