导入模型

可以支持从tf，pytorch，或者onnx框架中导入模型。

模型转换到relay

上述框架中产生的模型可以转换到tvm的relay上，relay是一个高级模型描述语言和IR，能做的东西还挺多：

• 传统的数据流表述
• 泛函表达，可以绑定出可微分变成语言
• 两者的混合使用
  同时，relay也会针对模型做些图级别的优化。

转换到 tensor expression (TE)

通过relay做过高级优化后，relay会用FuseOps pass去把模型分解成一个个子图，并且把子图转化到低阶表达TE中去。TE已经是一个描述张量计算的dsl。TE阶段也会提供一些调度原语去做更底层的循环优化，比如loop tile，vectorization，并行，loop unroll和loop fusion。tvm中还封装了一些常见的张量计算像conv2d，transpose这样。（tvm中叫这些为TOPI）

自动优化调度

在tvm中，可以使用 AutoTVM 和 AutoScheduler 去搜索出一个张量计算的最佳优化调度方式。每个调度（schedule）会针对算子或者张量运算指定一种低级循环优化。自动优化模块会找出一个最佳调度方案并且把它和cost model中的方案或者片上的实际测量作对比。自动优化共有两种方式：

• AutoTVM：一个模板化的自动优化模块，通过运行搜索算法找到在用户定义模板内的最佳的优化组合方案。对于常见算子，TOPI会提供一套优化调度的搜索空间出来。
• AutoScheduler（a.k.a Ansor）：一个非模板化的自动优化模块。他并不需要一些预定义的调度模板，它会通过分析计算定义自动生成搜索空间，并且在空间内搜索最佳优化调度方案。

模型编译

选择最优的模型编译配置。通过上一步的优化调度搜索，各个子图最佳的优化方案会保存在一份JSON文件中。

转换到TIR（tensor IR）

TIR就是TVM能玩的最底层的IR。获取到最佳的优化调度空间后，TE的子图会被转化（lower）到TIR上面并且会执行更底层的循环优化。随后，优化后的TIR会被转换到目标平台的编译器（codegen）上。最后由编译器产生机器码，codegen包含以下编译器后端：

• LLVM：支持X86，arm，AMDPGU，nvptx
• NVCC：nv的编译器
• 自定义编译器（BYOC）框架定义的嵌入式平台

编译器编译到机器码

最后会由编译器把code编译成机器码到目标平台运行。

综上，tvm可以把一个model编译成为一个机器码（linkable object），通过轻量级的runtime接口动态加在动态链接库。基本上可以理解为把一个深度学习模型转换成平台的运行库。