TVM是一种 开源的深度学习编译框架，全名为Apache TVM。它能够将各种深度学习模型编译成高效的机器代码，从而使AI模型在不同硬件上运行得更快。TVM不仅仅是一个Python库，它更像是一个生态系统，包含了编译器、运行时、调优工具等多个组件。
TVM的主要特点包括：
自动优化：
TVM能自动为不同的硬件平台生成优化代码，省去了手动调优的麻烦。
跨平台支持：
TVM支持从CPU到GPU，再到各种AI加速器，一套代码到处跑。
张量计算优化：
TVM对张量运算做了深度优化，使得复杂的矩阵运算更加高效。
统一的中间表示 （IR）：
TVM构建了一种基于中间表示的统一解决方案，能够自动优化深度学习模型，并提供跨平台的高效开源部署框架。
端到端编译：
TVM是一个端到端的机器学习编译器框架，旨在将机器学习算法自动编译成可供下层硬件执行的机器语言。
通过TVM，开发者可以轻松地在手机、嵌入式设备甚至浏览器上运行深度学习模型，大大简化了深度学习模型的部署和优化过程。