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TVM 的开发是针对 CPU、GPU 和机器学习加速器的机器学习编译器框架同行评审研究的一部分。

本文档包含引用，描述了使用 TVM 或在其基础上构建的研究、结果和设计。

2018

• TVM：用于深度学习的自动化端到端优化编译器, [幻灯片]

• 学习优化张量程序, [幻灯片]

2020

• Ansor：为深度学习生成高性能张量程序, [幻灯片] [教程]

2021

• Nimble：高效编译用于模型推理的动态神经网络, [幻灯片]

• Cortex：用于递归深度学习模型的编译器, [幻灯片]

• UNIT：统一张量化指令编译, [幻灯片]

• Lorien：高效的深度学习工作负载交付, [幻灯片]

• 将您自己的 Codegen 带到深度学习编译器, [幻灯片] [教程]

2022

• DietCode：动态张量程序的自动优化, [幻灯片]

• Bolt：弥合自动调谐器和硬件原生性能之间的差距, [幻灯片]

• CoRa 张量编译器：使用最小填充编译 Ragged 张量, [幻灯片]