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halide：使用起来方便简单，自动优化做的聊胜于无，曾经尝试写了一个下采样的代码，性能从for循环版本30MS提升到3ms。 1.不知道他内部做了什么处理 (可能是创建buffer的时候，用了大量物理连续小内存去代替逻辑连续内存)，相同的逻辑，用for循环写，就是性能差点，甚至用halidebuffer+Neon，也比单纯用. 宁波东方理工大学最新成果登上《Nature》！ | 近日，三院院士、宁波东方理工大学讲席教授孙学良团队联合美国马里兰大学莫一非教授、加拿大西安大略大学Tsun-Kong Sham教授，以“一种全固态电池用低成本、一体化卤化物材料（A cost-effective all-in-one halide material for all-solid-state batteries）”为题，发表在. Halide里面的schedule和declaration分离的思想等。 这些思想都非常强地影响了TVM的设计 这本身是一个很有趣的科研问题， dmlc的的初衷就是去解决这样新的问题，发布新的解决方案。 TVM在很大程度上解决了这个问题。
Halide 仅用 60 代码，就可以超过 Adobe 的专家花费 3 个月优化的算法，并且可以轻松地移植到 GPU 上，给算法开发带来了很多便利。 这样的优化得益于三大法宝： Halide DSL 提供了一种可以生成复杂循环结构的语言，可以用来描述“算法”。 专业级影像应用 ：苹果正秘密开发全新专业相机应用程序，整合照片与视频拍摄功能，直接对标第三方专业摄影软件Halide、Kino和FilmicPro。 该应用是否专属17 Pro机型仍为悬念。 TVM从继承Halide的架构开始，我们也在实践过程中发现了因为IR设计和schedule本身限制导致的一些在许多都在其它回答里面提到的不足。
图3 TVM DSL 图4 TC DSL 两者都借用Halide IR来作为他们的中间表示，TC的思想时先转换到Halide IR再把Halide IR变成polyhedral IR，也就是在这上面做自动变换 。 TVM据说是对一些IR node类型进行了扩展。
作为DSA芯片AI编译器架构师，我想从问题的角度，来说下我对relax的期望吧。 问题1: partial tile在tvm里面一直是个问题。希望 relax能够把这个目标包含进去。 tvm的compute + te schedule基本上很困难，一遇到不整切，tvm原生的tensorize非常容易出bug。当时我们的选择是，把tensorize放到tir/halide ir里面去处理. 先来看 Halide Mark II。 它的开发者之一 Sebastiaan de With，曾是苹果设计师，交互方面做得很趁手。 使用 Halide Mark II 拍摄的 RAW 照片，没有 Smart HDR 3 和 Deep Fusion 等算法的参与，虽然噪点略多了一些，但画面整体比较柔和，看起来比原相机更讨喜。 TVM通过将深 度学习模型的算子计算方法 和 具体计算调度方式 进行解耦， 借鉴了Halide语言的设计思想，实现了 计算（Compute）和调度（Schedule）的分离。 这种设计允许开发者为不同的硬件平台定制最优的调度策略，从而最大化硬件资源的利用。
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