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Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。
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本文档面向希望了解 TVM 框架如何与特定设备 API 进行交互的开发者，或希望为新的 API 或新硬件添加支持的开发者。
对于任何新的运行时环境，需要实现三个主要部分：
DeviceAPI <tvm-target-specific-device-api>{.interpreted-text role=“ref”} 类提供对特定设备的句柄，以及用于与其交互的 API。它定义了一套通用接口，用于查询设备参数（例如：可用内存、线程数量等），以及执行简单操作（例如：从主机复制内存，或在设备缓冲区之间复制数据）。Target <tvm-target-specific-target>{.interpreted-text role=“ref”} 类包含将要运行函数的设备描述。它同时暴露给目标代码生成器和优化 Pass。目标代码生成器 <tvm-target-specific-codegen>{.interpreted-text role=“ref”} 从 IRModule 构建一个由一个或多个PackedFunc <tvm-runtime-system-packed-func>{.interpreted-text role=“ref”} 组成的Module <tvm-runtime-system-module>{.interpreted-text role=“ref”}。
DeviceAPI
DeviceAPI（设备 API）表示对特定硬件设备 API 的访问句柄。（例如，CUDADeviceAPI处理所有通过 CUDA 框架的交互。）大多数DeviceAPI方法都接受一个device_id参数，用于指定访问哪个设备。
在 Python 中，通常使用tvm.runtime.device{.interpreted-text role=“py:func”} 函数访问特定设备，该函数返回指定 API 所访问设备的句柄。（例如，tvm.runtime.device('cuda', 0)表示访问通过 CUDA API 访问的物理设备0。）
属性查询—
GetAttr用于查询不同的设备特定参数，例如设备名称、线程数量等。可查询的参数定义在enum DeviceAttrKind，文件位置： device_api.h。 并非所有参数都适用于所有设备。如果某个参数无法查询（例如 Vulkan 上的kMaxClockRate），或不适用（例如 CPU 上的kWarpSize），应返回nullptr。设置活动设备—
SetDevice应将某个设备设置为当前活动设备。如果目标代码生成器生成的PackedFunc需要在设备上执行，该执行应发生在当前活动设备上。内存管理— 用于在设备上分配和释放内存的工具函数。
- 分配数据空间—
AllocDataSpace和FreeDataSpace用于在设备上分配和释放数据存储空间。这些空间可作为算子输入和输出，并构成算子图的主要数据流。必须支持主机与数据空间之间的数据传输。返回值为不透明指针void*。某些实现返回真实地址，但这不是必须的，该指针也可能是仅可由设备后端解释的句柄。该void*将作为参数传递给其他后端函数（例如CopyDataFromTo）。 - 分配工作空间—
AllocWorkspace和FreeWorkspace用于分配和释放工作区。这些区域用于算子内部中间值存储，不要求可与主机传输。如果子类未实现，则默认调用对应的数据空间分配函数。 - 数据复制—
CopyDataFromTo应在不同位置之间复制数据。复制类型由dev_from和dev_to决定。实现应该支持将内存从CPU复制到设备，从设备复制到CPU，以及在单个设备上从一个缓冲区复制到另一个缓冲区。如果源或目标位于 CPU，则指针为可直接用于memcpy的主机地址；如果位于设备，则指针必定由AllocDataSpace或AllocWorkspace生成。
这些复制会排队在某个TVMStreamHandle流中执行。但是实现不应假设 CPU 缓冲区在函数返回后仍然有效或可访问。
- 分配数据空间—
执行流管理— 管理
TVMStreamHandle（执行命令的并行流）。- 创建流—
CreateStream/FreeStream负责分配和释放执行流。如果设备只有单一指令队列，则CreateStream应返回nullptr。 - 设置活动流—
SetStream用于将某个流设置为当前活跃流。目标代码生成器生成的函数执行时应提交到该流。 - 同步到 CPU—
StreamSync应同步流，使之在执行完成前阻塞返回。 - 流间同步—
SyncStreamFromTo应在两个流之间插入同步屏障，使目标流在源流执行完当前排队命令前无法继续执行。
- 创建流—
为了使 TVM 能够使用新的 DeviceAPI，需要执行以下注册步骤：
- 创建一个实例化 DeviceAPI 并返回其指针的函数：
FooDeviceAPI* FooDeviceAPI::Global() { static FooDeviceAPI inst; return &inst; }- 在 TVM 注册表中注册：
TVM_FFI_STATIC_INIT_BLOCK() { namespace refl = tvm::ffi::reflection; refl::GlobalDef().def("device_api.foo", FooDeviceAPI::Global); }- 在 base.h 的
TVMDeviceExtType枚举中为新的 DeviceAPI 添加条目。值需大于DLDeviceType::kDLExtDev，且小于DeviceAPIManager::kMaxDeviceAPI。 - 在 device_api.h 的
DeviceName中添加对应枚举 → 字符串映射，该字符串需与GlobalDef().def中一致。 - 在
tvm.runtime.Device的_DEVICE_TYPE_TO_NAME与_DEVICE_NAME_TO_TYPE字典中添加对应映射。
Target 定义
Target对象是有关物理设备、其硬件/驱动限制和能力的属性查询表。Target可在优化阶段和代码生成阶段使用。虽然所有运行时共享相同的Target类，但不同运行时可能需要额外的 target 特定属性。
在 target_kind.cc 中使用TVM_REGISTER_TARGET_KIND注册新的 target，需传入 target 名称，以及对应运行设备的TVMDeviceExtType或DLDeviceType。通常情况下，target 名称和设备名称一致（如"cuda"运行于kDLCUDA），但也有例外（例如"llvm"与"c"目标都运行于kDLCPU）。
所有 target 选项通过add_attr_option添加，可带默认值。可以使用set_target_parser添加解析器，用于处理依赖其他参数或硬件属性的动态参数。
该参数解析器定义了如何从字符串格式构造 target。这由Target::Target(const String&)构造函数执行，该构造函数接受 JSON 格式字符串，通常通过 Python：
tvm.target.Target('{"kind": "cuda", "max_num_threads": 1024}')在代码生成器中，可通过以下方式访问 target 属性：
- C++：
target->GetAttr<T>(param_name) - Python：
target.attrs
Target 代码生成器
代码生成器将优化后的IRModule转换为可执行表示。每个代码生成器必须注册到 TVM 框架中，其名称为：
"target.build.foo"其中foo与先前TVM_REGISTER_TARGET_KIND中的名称一致。
示例：
tvm::runtime::Module GeneratorFooCode(IRModule mod, Target target); TVM_FFI_STATIC_INIT_BLOCK() { namespace refl = tvm::ffi::reflection; refl::GlobalDef().def("target.build.foo", GeneratorFooCode); }代码生成器有两个参数。第一个是要编译的IRModule，第二个是描述代码应该运行在哪个设备上的目标Target。由于编译环境不一定与执行环境相同，因此代码生成器不应直接向设备查询属性，而应始终使用Target中的属性。
输入IRModule中的每个函数都应在输出的runtime::Module中可通过名称访问。
与Object.wait()的区别解析)
