tvm對於神經網路的優化主要有兩部分，計算圖優化和運算元優化，下面分開說明。
計算圖優化
例如運算元融合，常量傳播等。這一步是在ir層面完成，現在tvm是使用relay ir來描述計算圖。優化的過程蘊含在relay.build中，參考
op運算元優化
對於乙個給定的計算問題，該如何對映到後端硬體上呢？tvm的方案是張量表示式，schedule + auto-tuning。對於乙個給定的計算，會有很多種實現方式，每一種實現方式稱為乙個schedule。例如gemm計算中，矩陣的分塊大小，資料預取步長等等。我們要做的就是在所有schedule中，找到效能表現最好的schedule。
這裡就有很多問題，比如給定的計算問題該怎麼描述呢？對應的解決是tvm的張量表示式，可以更好的體現計算的資料特性。
再比如該如何確定出不同的schedule呢？
再比如，乙個很重要的問題是，可能有billion量級的schedule，每個schedule都嘗試的話，用時肯定是不可接受的。所以就有了autotvm這樣基於machine learning的搜尋方式，可能使用gbdt來進行決策，減小搜尋空間。
Traceroute原理學習
traceroute 可以讓我們看到 ip資料報從一台主機傳到另一台主機所經過的路由。曾經介紹過 ip記錄路由的選項 rr，為什麼不使用這個選項而另外開發乙個新的應用程式 traceroute呢？原因有三 其一，並不是所有的路由器都支援記錄路由這個選項 其二，記錄路由一般是單向的選項，傳送端設定了該...
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7 27 2 併發控制和鎖的概念 併發會 有可能產生 資料髒讀 多個操作修改 同乙個資料時，產生髒資料。解決併發問題的解決方案 鎖的機制 1 共享鎖 2 排它鎖 讀鎖和寫鎖 select 時 加讀鎖，其他的select 操作可以讀取，但是不能修改 update 時 加寫鎖，其他的 操作不了。鎖的粒度...