TVM v0.8 源码学习

事已至此，先看论文吧 The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey 2020的一篇有关AI编译器的综述，来自北航和清华

参考: TVM学习仓库 B站-zomi酱 MLIR入门理解

博弈论的基础建立在理性人假设之上：玩家是理性且自利的

陈天奇的MLC课程，参考 TVM学习仓库 MLC官方课程文档 MLC课程视频

最近fps老是延迟+掉包（把把被一枪头想必不是我的问题），加上网口接触不良一直不好确定源头在哪，在此记录一下问题定位的过程

参考： 《动手学深度学习》 Bilibili_跟李沐学AI Intro 机器学习的关键组件： 用来学习的数据：data 转换数据的模型：model 用来量化模型有效性的目标函数：objective function（lose function） 调整模型参数以优化目标函数得到的值的算法：algorithm 数据 用于机器学习的数据一般可分为训练集（train）、测试集（validate）和

General-Purpose Graphics Processor Architectures Abstract && Preface 与CPU相比，GPU可以更加聚焦与计算，因此性能和效率更高。——通用可编程GPU 章节介绍：GPU基本结构与历史 —— GPU编程模型 —— GPU计算核心的体系结构 —— 计算核心与内存系统的交叉研究 Chapter 1: Intro 1.1

花了两三天时间搭了一个用于笔记的个人博客，部署在了 github 上，这里记录一下部署的过程。