导读近年来，人工智能程序一直在推动计算机芯片设计的变化，而新型计算机同样使人工智能中的新型神经网络成为可能。有一个强大的反馈循环正在进
近年来，人工智能程序一直在推动计算机芯片设计的变化，而新型计算机同样使人工智能中的新型神经网络成为可能。有一个强大的反馈循环正在进行。
其核心是将神经网络程序转换为在新型硬件上运行的软件技术。其中心是最近获得动力的开源项目。
Apache TVM是一种编译器，其运行方式与其他编译器不同。它不是将程序转换为 CPU 或 GPU 的典型芯片指令，而是研究神经网络中计算操作的“图”，以 TensorFlow 或 Pytorch 形式，例如卷积和其他转换，并找出如何最好地映射这些基于操作之间的依赖关系对硬件的操作。
该操作的核心是一家成立两年的初创公司OctoML，它提供 ApacheTVM 即服务。随着三月探索通过网易科技的乔治Anadiotis，OctoML是MLOps领域，帮助，以实施AI。该公司使用 TVM 来帮助公司针对各种硬件优化其神经网络。
在硬件和研究反馈循环的最新发展中，TVM 的优化过程可能已经影响了 AI 的开发方式。
“已经在研究中，人们正在通过我们的平台运行模型候选人，查看性能，”OctoML 联合创始人兼首席执行官 Luis Ceze 在通过 Zoom 接受 ZDNet 采访时说。详细的性能指标意味着 ML 开发人员可以“实际评估模型并选择具有所需属性的模型”。
今天，TVM 专门用于推理，这是 AI 的一部分，其中使用完全开发的神经网络根据新数据进行预测。但在未来，TVM 将扩展到训练，即首先开发神经网络的过程。