从哪里开始使用TVM-VTA“多功能张量加速器”

要开始使用TVM-VTA“多功能张量加速器”，您需要首先安装TVM，然后熟悉VTA的配置和使用方法。以下是详细的步骤指南：

安装TVM

• 从源码安装：这是推荐的安装方式，适用于大多数开发者。您可以访问TVM的GitHub页面并克隆源码仓库。
• 使用Docker镜像安装：如果您更喜欢使用容器化方式，TVM也提供了Docker镜像。
• NNPACK贡献安装：对于特定的使用场景，您还可以通过NNPACK贡献安装。

配置和使用VTA

• 安装VTA：VTA是TVM的一个模块，您需要在安装TVM后额外安装VTA。具体步骤可以参考TVM的官方文档或GitHub页面。
• 编译和优化模型：使用TVM的Python前端来编译和优化您的深度学习模型，以便在VTA上运行。
• 模拟器和硬件部署：VTA提供了模拟器，允许您在软件环境中测试您的模型，同时也支持在FPGA上进行硬件部署。

资源和社区支持

• 文档：TVM和VTA都提供了详细的文档，涵盖了从安装到高级使用的所有内容。
• 社区：加入TVM和VTA的社区论坛，可以获取帮助和最新的信息。