Apache TVM 项目的愿景是汇集机器学习、编译器和系统架构领域多元化的专家和从业者社区，以构建一个可访问、可扩展且自动化的开源框架，该框架可以为任何硬件平台优化当前和新兴的机器学习模型。TVM 提供以下主要功能
编译和最小运行时通常可以在现有硬件上解锁 ML 工作负载。
CPU、GPU、浏览器、微控制器、FPGA 等。
在更多后端上自动生成和优化张量算子。
需要支持块稀疏性、量化（1,2,4,8 位整数、posit）、随机森林/经典 ML、内存规划、MISRA-C 兼容性、Python 原型设计或以上所有功能吗？
TVM 的灵活设计使所有这些以及更多功能成为可能。
编译 Keras、MXNet、PyTorch、Tensorflow、CoreML、DarkNet 等中的深度学习模型。立即开始使用 Python 的 TVM，第二天使用 C++、Rust 或 Java 构建生产堆栈。
