TVM 始于华盛顿大学 Paul G. Allen 计算机科学与工程学院的研究项目。它被设计成支持 DLPack——一个被多种深度学习框架共享的张量数据结构。在开发过程中，我们得到了来自华盛顿大学、AWS、奇虎 360、Facebook、香港科技大学、图森未来、UCDavis、上海交大以及 DMLC 开源社区和 DLPack 计划成员们的支持。展望未来，该项目将继续遵循 Apache 开源模式，力图构建一个由社区维护的项目，欢迎大家的参与。

致谢

本项目的成功离不开以下所有人的通力合作：Yizhi Liu（奇虎 360）、Yuwei Hu（图森未来）、Xingjian Shi（香港科技大学）、Leyuan Wang（AWS/UCDavis）、Nicolas Vasilache（Facebook）、Jian Weng（UCLA）、Weitang Liu（AWS/UCDavis）、Edward Z. Yang（Facebook）、Lianmin Zheng（上海交通大学）、Qiao Zhang（华盛顿大学）、William Moses（Facebook/MIT）与 Hu Shiwen。作者同时感谢 Xianyi Zhang 和他富有建设性的讨论。

源代码

本工具 GitHub 页面：https://github.com/dmlc/tvm

下周将向 Apache MXNet 上游提供基于 TVM 堆栈和 MXNet 的图形编译工具链示例

TVM 与 DLPack 兼容，这意味着它可以轻松支持 MXNet、PyTorch、Caffe2 和 tiny-dnn 等采用该标准的框架。

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