TVM（Tensor Virtual Machine, 张量虚拟机）是一种开源的模型编译框架，旨在将机器学习模型自动编译成可供下层硬件执行的机器语言，从而利用多种类型的算力。其工作原理是，先将深度学习模型进行优化推理、内存管理与线程调度，再借用LLVM框架将模型部署在CPU、GPU、FPGA、ARM等硬件设备上。  本书全面解析TVM的主要功能，帮助读者理解TVM工作原理，以及使用 TVM对深度学习与机器学习进行优化与部署。   本书结合作者多年的工作与学习经验，力求将TVM基础理论与案例实践融合在一起进行详细讲解。全书共9章，包括TVM基本知识，使用TVM开发，算子融合与图优化，TVM量化技术，TVM 优化调度，Relay IR，代码生成，后端部署与OpenCL（Open Computing Language，开放运算语言），自动调度、自动搜索与成本模型。各章除了包含重要的知识点和实践技能外，还配备了精心挑选的典型案例。  本书适合从事AI算法、软件、编译器开发以及硬件开发等专业的工程技术人员、科研工作人员、技术管理人员阅读，也可以作为编译器相关专业高校师生的参考用书。