TVM（TVirtual Machine）是一種深度學習模型最佳化和編譯的框架，其核心原理是將深度學習模型轉換為高效的計算圖，並對其進行最佳化以減少模型運行時的計算時間並提高功耗效率。TVM的實現過程可以分為三個主要部分：前端、中間層和後端。
前端。負責將深度學習框架中的模型轉化為抽象的計算圖，並執行一些預處理操作，如圖最佳化和剪枝。
中間層。接收前端的計算圖，並進行一系列最佳化操作，如圖變換、圖剪枝、數據布局和記憶體最佳化。
後端。將最佳化後的計算圖轉換為特定硬體平台的機器碼，TVM支持多種深度學習框架和程式語言，並針對特定硬體平台進行最佳化，以充分發揮硬體的計算能力。
此外，TVM還提供了量化原理，用於將模型量化到不同的硬體上，如x86、ARM、GPU等，量化過程包括annotation、calibration和realization三個階段。TVM的設計靈感來源於傳統編譯器框架LLVM，它提供了一個可擴展、開放、中立的端到端棧，用於深度學習模型的最佳化和部署，旨在減少企業為特定硬體開發和深度學習軟體部署所花費的成本和時間。