Apache TVM は、広範囲にわたるハードウェア アーキテクチャの効率的なインプリメンテーションの構築に焦点を合わせた、オープンソースの深層学習コンパイラ スタックです。これには、TensorFlow、TensorFlow Lite (TFLite)、Keras、PyTorch、MxNet、ONNX、Darknet やその他のフレームワークからのモデル解析が含まれます。TVM との Vitis AI の統合により、Vitis AI はこれらのフレームワークから得られるモデルを実行できます。TVM は 2 つのフェーズで構成されます。最初のフェーズはモデルのコンパイル/量子化で、ターゲット CPU および DPU 用の CPU/FPGA バイナリを生成します。2 番目のフェーズでは、TVM ランタイムをクラウドまたはエッジ デバイスにインストールし、Python または C++ の TVM API を呼び出してモデルを実行します。
Apache TVM の詳細は、https://tvm.apache.org を参照してください。
Vitis AI と TVM の統合に関する Vitis AI のチュートリアルとインストール ガイドは、Vitis AI の GitHub リポジトリ (https://github.com/Xilinx/Vitis-AI/tree/master/external/tvm) にあります。