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版本：0.12.0

从源码安装

在各种系统中从 0 到 1 构建和安装 TVM 软件包包括两个步骤：

  1. 从 C++ 代码中构建共享库（Linux：libtvm.so；macOS ：libtvm.dylib；Windows：libtvm.dll）。
  2. 为编程语言包进行设置（如 Python 包）。

下载 TVM 源代码，请访问 下载页面。

开发者：从 GitHub 获取源代码​

从 GitHub 上克隆源码仓库，请使用 --recursive 选项来克隆子模块。

git clone --recursive https://github.com/apache/tvm tvm

Windows 用户可以打开 Git shell，并输入以下命令：

git submodule init
git submodule update

构建共享库​

我们的目标是构建共享库：

  • 在 Linux 上，目标库是 libtvm.so 和 libtvm_runtime.so
  • 在 MacOS 上，目标库是 libtvm.dylib 和 libtvm_runtime.dylib
  • 在 Windows 上，目标库是 libtvm.dll 和 libtvm_runtime.dll

也可以只 构建运行时库。

TVM 库的最低构建要求是：

  • 支持 C++17 的最新 C++ 编译器
    • GCC 7.1
    • Clang 5.0
    • Apple Clang 9.3
    • Visual Stuio 2019 (v16.7)
  • CMake 3.18 或更高版本
  • 推荐使用 LLVM 构建 TVM 库以启用所有功能。
  • 如需使用 CUDA，请确保 CUDA 工具包的版本至少在 8.0 以上。注意：CUDA 旧版本升级后，请删除旧版本并重新启动。
  • macOS 可安装 Homebrew 以方便安装和管理依赖。
  • Python：推荐使用 3.7.X+ 和 3.8.X+ 版本，3.9.X+ 暂时不支持。

在 Ubuntu/Debian 等 Linux 操作系统上，要安装这些依赖环境，请在终端执行：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3 python3-dev python3-setuptools gcc libtinfo-dev zlib1g-dev build-essential cmake libedit-dev libxml2-dev

需要注意的是，apt中的CMake版本可能不够新，需要直接从Kitware的第三方apt仓进行安装。

在 Fedora/CentOS 等相关的操作系统上，使用如下命令：

sudo dnf update
sudo dnf groupinstall -y "Development Tools"
sudo dnf install -y python-devel ncurses-compat-libs zlib-devel cmake libedit-devel libxml2-devel

用 Homebrew 为搭载 Intel 或 M1 芯片的 macOS 安装所需的依赖，需遵循 Homebrew 指定的安装步骤，以保证正确安装和配置这些依赖：

brew install gcc git cmake
brew install llvm
brew install python@3.8

使用 cmake 来构建库。TVM 的配置可以通过编辑 config.cmake 和/或在命令行传递 cmake flags 来修改：

  • 如果没有安装 cmake，可访问 官方网站 下载最新版本。

  • 创建一个构建目录，将 cmake/config.cmake 复制到该目录。

    mkdir build
    cp cmake/config.cmake build

  • 编辑 build/config.cmake 自定义编译选项

    • 对于 macOS 某些版本的 Xcode，需要在 LDFLAGS 中添加 -lc++abi，以免出现链接错误。

    • 将 set(USE_CUDA OFF) 改为 set(USE_CUDA ON) 以启用 CUDA 后端。对其他你想构建的后端和库（OpenCL，RCOM，METAL，VULKAN......）做同样的处理。

    • 为了便于调试，请确保使用 set(USE_GRAPH_EXECUTOR ON) 和 set(USE_PROFILER ON) 启用嵌入式图形执行器（embedded graph executor）和调试功能。

    • 如需用 IR 调试，可以设置 set(USE_RELAY_DEBUG ON)，同时设置环境变量 TVM_LOG_DEBUG。

      export TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1"

  • TVM 需要 LLVM 用于 CPU 代码生成工具（Codegen）。推荐使用 LLVM 构建。

    • 使用 LLVM 构建时需要 LLVM 4.0 或更高版本。注意，默认的 apt 中的 LLVM 版本可能低于 4.0。
    • 由于 LLVM 从源码构建需要很长时间，推荐从 LLVM 下载页面 下载预构建版本。
      • 解压缩到某个特定位置，修改 build/config.cmake 以添加 set(USE_LLVM /path/to/your/llvm/bin/llvm-config)
      • 或直接设置 set(USE_LLVM ON)，利用 CMake 搜索一个可用的 LLVM 版本。
    • 也可以使用 LLVM Ubuntu 每日构建
      • 注意 apt-package 会在 llvm-config 中附加版本号。例如，如果你安装了 LLVM 10 版本，则设置 set(USE_LLVM llvm-config-10)
    • PyTorch 的用户建议设置 set(USE_LLVM "/path/to/llvm-config --link-static") 和 set(HIDE_PRIVATE_SYMBOLS ON) 以避免 TVM 和 PyTorch 使用的不同版本的 LLVM 之间潜在的符号冲突。
    • 某些支持平台上，Ccache 编译器 Wrapper 可帮助减少 TVM 的构建时间。在 TVM 构建中启用 CCache 的方法包括：
      • 在build/config.cmake中设置USE_CCACHE=AUTO。如果装有CCache，便会被使用。
      • Ccache 的 Masquerade 模式。通常在 Ccache 安装过程中启用。要让 TVM 在 masquerade 中使用 Ccache，只需在配置 TVM 的构建系统时指定适当的 C/C++ 编译器路径。例如：cmake -DCMAKE_CXX_COMPILER=/usr/lib/ccache/c++ ...。
      • Ccache 作为 CMake 的 C++ 编译器前缀。在配置 TVM 的构建系统时，将 CMake 变量 CMAKE_CXX_COMPILER_LAUNCHER 设置为一个合适的值，例如，cmake -DCMAKE_CXX_COMPILER_LAUNCHER=ccache ...。

  • 构建 TVM 及相关库：

    cd build
    cmake ..
    make -j4
    • 可以使用 Ninja 来加速构建
    cd build
    cmake .. -G Ninja
    ninja

    • 在 TVM 的根目录下也有一个 Makefile，它可以自动完成其中的几个步骤：创建构建目录，将默认的 config.cmake 复制到该构建目录下，运行 cmake，并运行 make。

      构建目录可以用环境变量 TVM_BUILD_PATH 来指定。如果 TVM_BUILD_PATH 没有设置，Makefile 就会假定应该使用 TVM 里面的 build 目录。 由 TVM_BUILD_PATH 指定的路径可以是绝对路径，也可以是相对于 TVM 根目录的路径。 如果 TVM_BUILD_PATH 被设置为一个以空格分隔的路径列表，则将创建所有列出的路径。

      如果使用另一个构建目录，那么应该在运行时设置环境变量 TVM_LIBRARY_PATH，它指向编译后的 libtvm.so 和 libtvm_runtime.so 的位置。 如果没有设置，TVM 将寻找相对于 TVM Python 模块的位置。与 TVM_BUILD_PATH 不同，这必须是一个绝对路径。

    # 在 "build" 目录下构建
    make

    # 替代位置，"build_debug"
    TVM_BUILD_PATH=build_debug make

    # 同时构建 "build_release" 和 "build_debug"
    TVM_BUILD_PATH="build_debug build_release" make

    # 使用调试构建
    TVM_LIBRARY_PATH=~/tvm/build_debug python3

如果一切顺利，我们就可以去查看 Python 包的安装 了。

使用 Conda 环境进行构建​

Conda 可以用来获取运行 TVM 所需的必要依赖。如果没有安装 Conda，请参照 Conda 安装指南 来安装 Miniconda 或 Anaconda。在 Conda 环境中运行以下命令：

# 用 yaml 指定的依赖创建 Conda 环境
conda env create --file conda/build-environment.yaml
# 激活所创建的环境
conda activate tvm-build

上述命令将安装所有必要的构建依赖，如 CMake 和 LLVM。接下来可以运行上一节中的标准构建过程。

在 Conda 环境之外使用已编译的二进制文件，可将 LLVM 设置为静态链接模式 set(USE_LLVM "llvm-config --link-static")。 这样一来，生成的库就不会依赖于 Conda 环境中的动态 LLVM 库。

以上内容展示了如何使用 Conda 提供必要的依赖，从而构建 libtvm。如果已经使用 Conda 作为软件包管理器，并且希望直接将 TVM 作为 Conda 软件包来构建和安装，可以按照以下指导进行：

conda build --output-folder=conda/pkg  conda/recipe
# 在启用 CUDA 的情况下运行 conda/build_cuda.sh 来构建
conda install tvm -c ./conda/pkg

在 Windows 上构建​

TVM 支持通过 MSVC 使用 CMake 构建。需要有一个 Visual Studio 编译器。 VS 的最低版本为 Visual Studio Enterprise 2019（注意：查看针对 GitHub Actions 的完整测试细节，请访问 Windows 2019 Runner。 官方推荐 使用 Conda 环境进行构建，以获取必要的依赖及激活的 tvm-build 环境。）运行以下命令行：

mkdir build
cd build
cmake -A x64 -Thost=x64 ..
cd ..

上述命令在构建目录下生成了解决方案文件。接着运行：

cmake --build build --config Release -- /m

构建 ROCm 支持​

目前，ROCm 只在 Linux 上支持，因此所有教程均以 Linux 为基础编写的。 - 设置 set(USE_ROCM ON)，将 ROCM_PATH 设置为正确的路径。 - 需要先从 ROCm 中安装 HIP runtime。确保安装系统中已经安装了 ROCm。 - 安装 LLVM 的最新稳定版本（v6.0.1），以及 LLD，确保 ld.lld 可以通过命令行获取。

Python 包的安装​

TVM 包​

本部分介绍利用 virtualenv 或 conda 等虚拟环境和软件包管理器，来管理 Python 软件包和依赖的方法。

Python 包位于 tvm/python。安装方法有两种：

  • 方法1

    本方法适用于有可能修改代码的开发者。

    设置环境变量 PYTHONPATH，告诉 Python 在哪里可以找到这个库。例如，假设我们在 /path/to/tvm 目录下克隆了 tvm，我们可以在 ~/.bashrc 中添加以下代码：这使得拉取代码及重建项目时，无需再次调用 setup，这些变化就会立即反映出来

    export TVM_HOME=/path/to/tvm
    export PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH}

  • 方法2

    通过 setup.py 安装 TVM 的 Python 绑定：

    # 为当前用户安装 TVM 软件包
    # 注意：如果你通过 homebrew 安装了 Python，那么在安装过程中就不需要 --user
    #        它将被自动安装到你的用户目录下。
    #        在这种情况下，提供 --user 标志可能会在安装时引发错误。
    export MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.9  # 这是 mac 所需要的，以避免与 libstdc++ 的符号冲突
    cd python; python setup.py install --user; cd ..

Python 依赖​

注意，如果你想要安装到一个受管理的本地环境，如 virtualenv，则不需要 --user 标志。

  • 必要的依赖：
pip3 install --user numpy decorator attrs
  • 如果你想使用tvmc： TVM的命令行驱动：
pip3 install --user typing-extensions psutil scipy
  • 使用 RPC 跟踪器
pip3 install --user tornado
  • 使用 auto-tuning 模块
pip3 install --user tornado psutil 'xgboost>=1.1.0' cloudpickle

注意：在搭载 M1 芯片的 Mac 上，安装 xgboost / scipy 时可能遇到一些问题。scipy 和 xgboost 需要安装 openblas 等额外依赖。运行以下命令行，安装 scipy 和 xgboost 以及所需的依赖和配置：

brew install openblas gfortran

pip install pybind11 cython pythran

export OPENBLAS=/opt/homebrew/opt/openblas/lib/

pip install scipy --no-use-pep517

pip install 'xgboost>=1.1.0'

安装 Contrib 库​

NNPACK Contrib 安装

启用 C++ 测试​

可以用 Google Test 来驱动 TVM 中的 C++ 测试。安装 GTest 最简单的方法是从源代码安装：

git clone https://github.com/google/googletest
cd googletest
mkdir build
cd build
cmake -DBUILD_SHARED_LIBS=ON ..
make
sudo make install

安装成功后，可以用 ./tests/scripts/task_cpp_unittest.sh 来构建和启动 C++ 测试，或者直接用 make cpptest 构建。

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