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【LLM&LVM】大模型开源工程思维导图
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【推理引擎】关于TVM中的Schedule优化详解（On going）
【LLM微调】使用litgpt进行私有数据集模型微调的测试总结
【TVM】在TVM Relay中创建一个自定义操作符
【STT+LLM+TTS】如何使用语音转文字模型+大预言模型＋语音生成模型完成一个类人的语音交互机器人
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【yolo】yolov8测试
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【alibaba】MNN（on updating）
【OpenAI】Triton（on updating）
【CAIS】关于Compound AI Systems的思考
【Nvidia】关于Cuda+Cudnn+TensorRT推理环境
【BEV】BEVDet在各个平台上的执行效率及优化（On Updating）
【Chip】AI在芯片设计和电路设计中的应用
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【algorithm】关于模型、数据与标注规范的平衡问题
【nvidia】DLA的学习了解与使用
【nvidia】构建nvidia嵌入式平台的交叉编译环境（其他环境平台可借鉴）
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【推理引擎】关于TVM中的Schedule优化详解（On going）
# 关于TVM中性能优化的详细过程与策略 通过详细阅读和测试官网中提供的示例，对过程中的整个优化工程做一个梳理解释和总结，同时也分析一下例如flashAttention中所涉及到的一些具有共性的软硬件算法加速策略做一个拓展。 # Content ## Preparation and Performance Baseline ## Optimization 1: Blocking ## Optimization 2: Vectorization ## Optimization 3: Loop Permutation ## Optimization 4: Array Packing ## Optimization 5: Optimizing Block Writing Through Caching ## Optimization 6: Parallelization ## Summary of Matrix  # Reference * https://tvm.apache.org/docs/tutorial/tensor_expr_get_started.html#example-2-manually-optimizing-matrix-multiplication-with-te
dingfeng
2024年8月5日 10:24
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