[TOPI][RELAY][TENSORFLOW]Math ops added (#5502)

* [TOPI][RELAY][TENSORFLOW]Math ops added

* Extra newline removed

* CI fix

* Review comments fixed

* Review comments fixed

[WEB] WebGPU support (#5545)

This PR introduces WebGPU support to tvm.
The WebGPU runtime is directly built in javascript(as WebGPU uses JS as the first class citizen API)
and exposes back to the tvm's runtime via PackedFuncs.

One important note is that `ctx.sync` is not async.
This is due to the fact that WebGPU is a purely async API and we cannot block in the web environment.

So the current best way to use the js api is to wrap things in an async function.
When copy a GPU array to CPU, `await ctx.sync()` need to be called to wait for copy completion.

We use a AsyncIO rpc server to serve the async functions to the clients.

Apparently, ONNX Conv with no 'pads' defaults to zero padding (#5548)

[CI] Install wasmtime for WebAssembly tests (#5494)

A clone of test/python/unittest/test_runtime_micro.py, however (#5546)

modified to run specifically on ARM cortex-M hardware, which
currently is just the STM32F746 discovery board.

Signed-off-by: Tom Gall <tom.gall@linaro.org>

[Optimization] Warp level reduction support for CUDA (#5498)

- Added the warp level reduction support

- Upgraded shfl intrinsics to the sync version.

- This is the building block for scheduling softmax like operations.

Signed-off-by: Wei Pan <weip@nvidia.com>

[TIR][Printer] text format printer considering future parsing use (#5483)

[TE] Fix MakeLoopNest for warp memory (#5382)

[Rust] Add first stage of updating and rewriting Rust bindings. (#5526)

* Add tvm-sys

* Use as_mut_ptr

* Address CR feedback

* Update rust/tvm-sys/src/datatype.rs

Co-authored-by: Nick Hynes <nhynes@berkeley.edu>
* Final CR comments

* Fix find and replace error in frontend

Co-authored-by: Nick Hynes <nhynes@berkeley.edu>

[RPC] Improve RPCServer AsyncIO support. (#5544)

* [RPC] Improve RPCServer AsyncIO support.

When the RPCServer is in the async IO mode, it is possible for the server
to directly serve async function that may return its value via a callback in the future.
This mode is particular useful to the web environment, where blocking is not an option.

This PR introduces the Async support to the RPCSession, allowing the AsyncIO driven servers
to serve the async functions. These functions will still be presented as synchronized version
on the client side.

Followup PR will refactor the web runtime to make use of this feature.

* Address comments

Load platform specific lib for tvmdsoop instead of only so (#5542)

[CRT]fix to reduce RAM size during loading model (#5507)

* [CRT]fix to reduce RAM size during loading model

* Release graph_json memory immediately after reading

fix restructured text (#5541)

Add Onnx Pad v11 (#5539)

Changes to cpp_rpc to make it work on Android (+ Hexagon offloading) (#5535)

* Changes to cpp_rpc to make it work on Android (+ Hexagon offloading)

- Implement getNextString to break up std::string into words. stringstream
  just doesn't work on Android.
- string::find_last_of doesn't look for the last substring, but the
  last character from a given string.
- Use SIGTERM to terminate processes (this isn't necessary, but using
  SIGKILL is not a good practice).
- Convert "./rpc" to a full path. When a module is uploaded and offloaded
  to Hexagon, the dlopen on Hexagon needs an absolute path (or a path
  without directories).

* Only set the absolute patch on non-Windows platforms

Windows has different macros for the maximum path length.

[Relay-TFLite] FP32 and Quantized Object Detection Model (#5479)

* TFlite e2e FP32 Object detection model

* Fix test

* [Relay-TFLite] Quantized activations

* Flexbuffer parsing

* Lint

* Relaxing checks.

* Github reviews

* comments

Co-authored-by: Ubuntu <ubuntu@ip-172-31-34-212.us-west-2.compute.internal>

[RUNTIME] Store nullptr PackedFunc as nullptr for better error propagation (#5540)

[Refactor][std::string --> String] IRModule is updated with String (#5523)

* [std::string --> String] IRModule is updated with String

* [1] Packedfunction updated

* [2] Lint error fixed

* [3] Remove std::string variant

[RPC][BUGFIX] Fix remote device sync (#5538)

[RELAY][ONNX]ReduceLogSumExp Operator support (#5453)

* [RELAY]LogSumExp Op Support

* [ONNX]LogSumExp Op Support

[WEB][RUNTIME] TVM WebAssembly JS Runtime (#5506)

* [WEB] Remove the old web runtime

* [WEB][RUNTIME] TVM WebAssembly Runtime

This PR introduces a brand new TVM web runtime based on the WASM standard API.
Main highlights:

- The new runtime is rewritten using the Typescript.
- The new runtime now directly interfaces with WebAssembly's standard API,
  instead of relying on emscripten's API.
  This change will make the js runtime more portable to runtime variants.
  For example, we could also try to make it interface with the tvm's rust runtime implementation.
- System library can be provided through WASI
  - We also build a hack to enable Emscripten to generate a WASI like
    bundle for runtime environment on the Web.
- The wasm generation now uses the mainlin LLVM.
- Dynamic link(dlopen) is not used due to limitation of wasm,
  instead we rely on the recent new RPC refactor to directly
  restart a new session for each wasm binary sent to the RPC.

* Address review comments

* Skip tensorcore test

[Frontend][TFLite] ADD_N operator  (#5474)

fix a few bugs with shape inference and types in the onnx importer (#5534)

Cache PrimExpr instead of raw pointers in bound analyzer (#5533)

The objects that the raw pointers point to can be deallocated and new
objects can be allocated at the same address, all while these pointers
are still in the cache. This can lead to unexpected behavior, for
example to calculated bound conflicts with previously cached values.

Caching PrimExpr will prevent the objects from being deallocated while
the cache is active.

[TOPI][Winograd] Optimization of Conv2d Winograd algorithm on Tensor Core (#5485)

 [FRONTEND][TFLite] Fully connected op conversion made in sync with TFLite (#5510)

* [FRONTEND][TFLite] Fully connected op conversion made in sync with TFLite

* [1] Test case added

* [2] Review comments handled

* [3] Prints removed

[TFLITE]Select op support for tflite frontend (#5486)

* [TFLITE]Select/Where op support for tflite frontend

* Review comment fixed

* Review comment fixed

Fix an issue with Upsampling and update one test to hit the broken usecase (#5530)

LRN only supports 4D tensors, remove it from alter_op_layout (#5520)

[RUNTIME] Improve PackedFunc robustness (#5517)

* [RUNTIME] Improve PackedFunc robustness

- Add static assert to warn about unsupported type deduction.
- Always inline template expansions for PackedFunc calls.

* Fix style issue

[RPC] Fix the multihop cpu case (#5522)

fix prelu importer and add tests: (#5521)

[TFLITE]Nit: Function names made consitent (#5515)

[PATCH] [ring_buffer.h] Improve commentary for RingBuffer (#5518)

bytes_available refers to the number of bytes used in the ring
buffer. At the same time, fix a typo.

[RPC][BUGFIX][BACKPORT-0.6] Fix bug in rpc ring buffer shrink (#5516)

[QNN] Support CallNode inputs in qnn.concatenate (#5360)

* [QNN] Support CallNode inputs in qnn.concatenate

Currently, qnn.concatenate assumes that its 1st arg
(data) is a TupleNode. This may not necessarily be true
if the input is a CallNode which returns a value of
tuple-type. This patch handles the CallNode case by
inserting TupleGetItemNodes.

* Fix lint

* Add test

Change-Id: I40b55517b8b1dabbeca89337f80c0c8e62e34981

* Use isinstance

Change-Id: I731a231113c5214528373ef52b603a9f05ec502a

* isinstance fix

Change-Id: Ib3495532f6e4feb5aae3d3096cedd4dc4676cdb4

* Use elif/else if

Change-Id: Id8123ea2dd9ce3d8267609de7b5602bb84b084fb

* Fix lint

Change-Id: Ib6899bb22260575aa3f5d8b51b5d2a0277ee2b10

* Lint fix

Change-Id: I56cf1930315344e42d956818a6c68e80836ae786

* Spaces

Change-Id: I3edab192e32bafa9ffdc915315791c63279d85dc

[RPC] Call sync in remote cpu to gpu copies (#5512)

[REFACTOR][RPC][PROCOTOL-CHANGE] Modularize the RPC infra (#5484)

* Update dmlc-core which was mistakenly overriden

* [REFACTOR][RPC][PROCOTOL-CHANGE] Modularize the RPC infra.

This PR refactors the RPC protocol to make it more modularized.

- RPCSession: represent a set of features that need to be implemented
- RPCEndPont: End point that forwards the RPCSession requests over a communication channel.
- RPCModule: Exposes an RPCSession as an rpc device in the TVM Runtime API.

In the new design, the local machine is presented as a special case of RPCSession.
The remote is just another client session that calls into RPCEndPoint.
The RPC communication path is as follows.

```
client -> ClientSession -> EndPoint[client@n0]
-> networking[between n0 <=> n1]
-> EndPoint[server@n1] -> LocalSession[@n1]

```

Because of the new modular design, we can now chain more sessions together.
For example, we can now run the following proxy setup (testcase in test_runtime_rpc.test_session_constructor).

```
client -> ClientSession -> Endpoint[client@n0]
-> networking[between n0 <=> n1]
-> Endpoint[server@n1] -> ClientSession -> Endpoint[client@n1]
-> networking[between n1 <=> n2]
-> Endpoint[server@n2] -> LocalSession[@n2]
```

We can also implement other types of Sessions.
As an example, We introduced a PopenSession that communicates with
the another process via a pipe.

We also add more comments about the internal of the RPC.
The communication protocol is simplfied using a similar convention as PackedFunc.
This allows us to further reduce the amount of special remote syscalls.

Due to the major improvement and simplification, we are making a non-compatible update to the RPC protocol.
It means that the client and server needs to be upgraded to together in order for it to function correctly.

This PR also introduces a versioning mechanism to the current RPC procotol,
so that future upgrade will be produce more user friendly with error messages.

* Address review comments

* Remove ld library path

[RUST][RUNTIME] Fix workspace (#5503)

* [RUST][RUNTIME] Fix workspace

* use ok_or_else instead of ok_or

Fix Canonical Simplifier (#5505)

bump tophub rocm version (#5504)

[uTVM] Reset target and wait for runtime initialization on connect. (#5499)

* This ensures a clean runtime environment for tuning and evaluating
   tasks.
 * This patch assumes that the code flashed to target executes the ARM
   BKPT or RISC-V EBREAK instructions after startup.

[Rust] Fixes for wasm32 target (#5489)

* [Rust] Fixes for wasm32 target

* [Rust] Add test for wasm32

* allow cargo config to be into repo

* Disable wasm tests in CI

[TFLite] Model importer to be compatible with tflite 2.1.0 (#5497)

Link necessary libraries when building runtime for Android (#5496)

- Link libgcc to enable use of thread-local storage (ThreadLocalStore
  requires emutls).
- Link liblog when building with Hexagon support.

[REFACTOR][BOYC] Non recursive partitioning (#5493)

* non recursive partitioning

* refactor maps

* rebase upstream

* refactor shared output

* address comments

Co-authored-by: Cody Yu <comaniac0422@gmail.com>

[MXNET]broadcast and logical op support (#5461)

* [MXNET]broadcast and logical op support

* Review comment fixed

[Hexagon] Change "scalar" and "stack" in IDL from "inrout" to "in" (#5487)

Co-authored-by: Abhikrant Sharma <quic_abhikran@quicinc.com>

Make "none" DataType explicit (#5491)

* Make "none" DataType explicit

The None data type is created when converting an empty string to DataType.
Add functions to create it and recognize it. Convert it to the "void" LLVM
type in LLVM codegen.

* Rename "none" to "void"

* Map VoidType:Type -> Void:DataType in GetRuntimeDataType

* Map Void:DataType -> VoidType:Type in GetType

[IR] Initial stab at std::string->String upgrade (#5438)

Removing older Object detection TFlite test (#5477)

[RUNTIME][uTVM] AutoTVM + uTVM for Cortex-M7 (#5417)

* Prototype for micro TVM.

* Cleanup and sync micro tvm prototype.

* Use /std:c++14 with MSVC.

 * Per tqchen: project has already moved to C++14
 * Presubmit failed for code that built locally on gcc.

* fix ASF lint, and fix add_asf_header too

* Compiles with USE_MICRO=OFF.

* Cleanup TargetPtr and word size representations.

* fix compile warning

* address logan's comments

* address logan and liangfu comments

* address thierry's comments

* address u99127, liangfu, tmoreau89 comments

Co-authored-by: Logan Weber <weberlo@cs.washington.edu>

[Fix] Add ConstantNode to IsAtomic (#5457)

* add constantnode to atomic

* Add ToANormalForm to FoldConstant

[VTA] Fix VTA compile issue (#5481)

* [VTA] Fix Pynq driver build issue.
Issue:
When doing vta compile in xilinx FPGA, the pynqdriver.cc report can
not find <vta/driver.h>

Solution:
add related path.

* Fix libvta load fail issue.

issue:
run vta on pynq board libvta.so load failed.

solution:
fixed VTA.make logic issue

[RUNTIME] Improved Packed FFI for optional. (#5478)

Allows Optional<NDArray> and module to be passed with the right type code.

[team] add reviewer kparzysz-quic (#5482)

[FRONTEND][TFLITE]Logical not op support (#5475)

[intrin] a few more math functions (#5468)

[VTA][Runtime] clear sram index in reset (#5470)

Co-authored-by: Zhang Hao <zhanghao@4paradigm.com>

[BYOC] Bind constant tuples in graph partitioner (#5476)

* Bind constant tuples in the graph partitioner

Change-Id: I815b32b5445a536c1837369b04f67dbbb0aed900

* Add partitioning test

Change-Id: I3a492ec8d1beab4830214e3bc8da2a7c80771ca4

* Rename test target

Change-Id: Ie32f37c1395ff597c0047ad3a93ed04ce3f3125d

[CI] update ci-gpu to the latest (#5469)

[CODEGEN][CUDA] Fix a bug when vectorized load&store was involved for… (#5428)

* [CODEGEN][CUDA] Fix a bug when vectorized load&store was involved for "char2"

* Add unittest for char2

* vector element load support char2&add some unittest for vector element load

* Merge common up logic&Support char3&Add unittest for char3

[TFLITE] Match TFLite shape for SSD custom op (#5473)

This patch ensures that the output shape from TVM's
Detection_PostProcess is the same as TFLite's and
expands the unit test to confirm this.

Change-Id: If5db95741533f131241dfebbaa7708dbd528fe70

[Frontend][TFLite] support for FILL and SPLIT_V operators (#5330)

* tflite spliv ops

* TFLITE fill and splitv ops

* TFLITE fill and splitv ops

* TFLITE fill and splitv ops

* remove unnecessary operator check

[Frontend][TFLite] L2_POOL_2D operator (#5452)

* TFLITE fill and splitv ops

* l2_pool_2d op changes in comment

* TFLite l2_pool_2d op added test case in main

* TFLite L2_POOL_2D added check for quantized input

[COMMUNITY] @liangfu -> committer (#5460)

Improve Docker cache reuse by pointing to the current version of the image, (#5466)

on top of another image to be used as reference.

[Topi][Cuda]Optimizations of global_ave_pool for NHWC layout (#5450)

* Optimizations of global_ave_pool for NHWC layout

* Optimize the code format to pass inspection of pylint

Co-authored-by: Shawn-Inspur <wushaohua@inspur.com>

Add RoiAlign to Onnx frontend (#5454)

[TFLite Runtime] Add TFLite Runtime dependencies to CI CPU docker build (#5437)

[Pytorch] fix translation of transpose when axis argument is as a list (#5451)

[relay][topi] Add operation relay.nn.dilate() which calls topi.nn.dilate() (#5331)

* Add operation relay.nn.dilate() which calls topi.nn.dilate().

* Fix typo

* Set op pattern to injective

[ONNX]GatherNd, Round, IsNaN, IsInf (#5445)

Improve IntervalSet's floormod (#5367)

[Docs] VTA install doc migration from md to rst (#5442)

[KERAS]Embedding layer (#5444)

[RELAY] Move frontend utils (#5345)

* [RELAY] Move frontend utils

The util file currently under frontend is used from
outside of frontend (in qnn/op/legalizations). This suggests
that the file should be pushed up to a higher level.

The benefit from this change is that importing qnn no longer
also imports all the frontends.

* Inline get_scalar_from_constant

Change-Id: I1cc64e9ecb0eadb6ac0f7b62e6ea174644af4ad4

* Remove util.py from Relay

Change-Id: If9cd7cf3fc0bd1861a3a9b5604f338e084d8db96

* Shorten functions

Change-Id: Ieb537d82e6ee52421ff05a90cd00a03679ffebf2

* Line length

Change-Id: I1d216b7e73a060c4f118f5da50ce58b18eba907f

[CodeGen] Cleanup generated code (#5424)

- remove unnecessary white spaces from storage kind
- do not start a new scope for vectorization as temporary
  variables are alll uniquely generated.

The above two changes make vectorized code much cleaner.

Signed-off-by: Wei Pan <weip@nvidia.com>

Add TopK to ONNX Frontend (#5441)

* Add TopK to ONNX Frontend

* respond to review comments

fix miopen pad (#5433)

[PYTORCH]Rsub, Embedded, OneHot ops support (#5434)

[RELAY][PYTORCH]cosh,sinh,log2,log10,log1p op support (#5395)

* [RELAY][PYTORCH]cosh,sinh,log2,log10,log1p op support

* Review comment fixed

* Gradient testcase added

[RUNTIME][OBJECT] Introduce static slots for common objects. (#5423)

The _type_child_slots can be used to enable quick type checking optimization
by checking the whether the type index is within the bound.

This PR enables these static slots:

- Introduce a static assert to avoid the scenario when a developer forget to
  _type_child_slots when the field is set for the type's parent.
- Revamp and assign static type index to common runtime objects
- Add a DumpTypeTable call to allow developer monitor the current situation
  of type table and offers suggestions for the slots(ideally the slots equals
  the number of children so there is no overflow.

Corrected TVM autotuning on GPU (#5432)

Added missing "tir" in tvm.tir.analysis.verify_gpu_code(f, kwargs)

misc fixes for ROCm (pointer lifetime, runtime::String refactor) (#5431)

[FRONTEND][TFLITE]Gather, StridedSlice op support added (#4788)

* [FRONTEND][TFLITE]Gather, StridedSlice op added

* Review comments fixed

[PYTORCH]where, addcdiv, addcmul op support (#5383)

* [PYTORCH]Where, addcdiv, addcmul op support

* Review comments fixed

[PY][FFI] Introduce PyNativeObject, enable runtime.String to subclass str (#5426)

To make runtime.String to work as naturally as possible in the python side,
we make it sub-class the python's str object. Note that however, we cannot
sub-class Object at the same time due to python's type layout constraint.

We introduce a PyNativeObject class to handle this kind of object sub-classing
and updated the FFI to handle PyNativeObject classes.

[FRONTEND][MXNET] support elemwise logic ops (#5361)

Add option to specify flatbuffers location (#5425)

[MXNET]DepthToSpace & SpaceToDepth Operator (#5408)

[RFC] Pytest environment improvements (#5421)

* [RFC] Pass pytest options globally.

In many places having a global pytest flag is useful . For me with the
build and test of tvm , I would like to be able to globally pass in
pytest options as part of development flow or CI flows where one would
like to measure other things regularly that need measurements including
pytest coverage data that I would like to experiment with across the stack.

This has been achieved with an additional setup-pytest-env.sh file in
tests/scripts rather than putting in something in every single task test
script and something I would like to avoid.

This now means the -v option to pytest is superfluous. I did consider
having a pytest.ini file but that doesn't allow me to pass any old
environment variable in and this seems to be the compromise.

* Improve other use case documentation

* Rationalize pytest environment.

* Remove the setting from docker/with_same_user.
* Take the opportunity to migrate common PYTHONPATH and
TVM_PATH into the common environment setting.

* Fixup vta fsim

* Be more explicit with common PYTHONPATH

* Fix python path for task_python_vta_fsim.sh properly

* Fix nit in documentation.

[BYOC] Use Non-Recursive Visitor/Mutator (#5410)

* Non-Recursive AnnotatedTarget and MergeAnnotation

* Non-Recursive AnnotatedRegionSet and RegionMerger

[DOCS] Migrate some markdowns to rst, fix sphinx3 warnings (#5416)

* [DOCS] Migrate some markdowns to rst, fix sphinx3 warnings

* Add note block

[CI] Migrate Tensorflow and Tensorflow lite in CI to  2.1.0 (#5392)

* Migrate Tensorflow and TFLite in the CI up to 1.15.2

The latest stable version of Tensorflow and Tensorflow lite
in the 1.x series is 1.15.2. The tflite frontend is receiving
support for versions of tflite > 1.14 but there is no consistent
testing.

There are 2 failures already in the source base with tf 1.15
and I'm concerned this will just get exacerbated over time
if we don't have CI picking this up and I view this as a stepping
stone towards stepping CI to TF2.x.

The test failures that I have commented will get issues raised
for them as issues to be fixed.

* Comment out run of qnn_mobilenet_v3_net

This is another test that fails with TFlite 1.15.2

* Skip the qnn_mobilenet_v3 test in the pytest fashion.

* Switch docker versions to support Tensorflow 2.1.0

* Fix up pytest imports and usage.

* Skip these tests currently for Tensorflow 2.1.0

[cuDNN] Add cuDNN grouped convolutions support (#5319)

Signed-off-by: Wei Pan <weip@nvidia.com>

[Frontend] Asymmetric padding of convolution support (#4803)

fix [RUNTIME][VULKAN] vkBuffer released before memory copy command send to GPU (#5388) (#5418)

[DOCS] Migrate HLS documents from md to rst (#5419)

[RUNTIME][CONTRIB] CoreML Runtime (#5283)

* [RUNTIME][CONTRIB] CoreML Runtime

* fix lint

* fix CI

* use xcrun to compile coreml model