[REFACTOR][CODEGEN] codegen->target, build_module->driver (#4742)

This PR moves the codegen related code into the target folder,
as they are target specific functionalities.

We also adopt the term "compiler driver" in common compiler infra
such as rust, GHC and clang.
As a result, build_module is moved into the driver folder.

Fix demo dockerfile build failed (#4744)

[REFACTOR] Establish tir (#4740)

TIR is the new namespace for low-level IR
for tensor-level optimizations and loop transformations.

This PR establishes the namespace and files.

- lowered_func.h,buffer.h,data_layout.h -> tir/buffer.h,tir/data_layout.h,tir/lowered_func.h
- ir.h -> tir/expr.h, tir/stmt.h
- ir_functor_ext.h -> tir/expr_functor.h, tir/stmt_functor.h

Fix dense (#4728)

[runtime][refactor] Unify vm and interpreter objects (#4693)

* unify vm and interpreter objects

* move closure back vm

* adt/closure back to vm.adt/vm.closure

* closure base

[CodeGen][CUDA] Improve CUDA vectorizer (#4736)

- Fixes issues to enable fp16 vectorizer. Now correct packing and
  unpacking CUDA code will be emitted. Enabled more unit tests.

- Do not emit code to read the first lane from an undef variable

  int _3;
  _3 = _3 & ~(0x000000ff << 0) | ...

  and emit the following code instead:

  _3 = (((0x000000ff & (_1 >> 0))+(0x000000ff & (_2 >> 0))) << 0);

  Note that nvcc 10.2 is forgiving and emits the same code for both cases.
  A warning appears in test_codegen_cuda.py.

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

[VTA][TSIM] Enable TSIM CI Testing (#4407)

* Update task_python_vta.sh

* install sbt=1.1.1 with apt-get

* update verilator_opt

* install verilator with major version 4.0

* disable multi-threading for now

* bug fix for correcting uop fetch address in LoadUop module

* bug fix for correcting uop fetch address in LoadUop module

* adjustment to read from dram_offset

* enable USE_THREADS with verilator 4.x

* DEBUG: try avoid core dump with verilator 4.x

* bug fix in LoadUop module

* log mega cycles in tsim

* download cat.png to avoid fetching in each run

* bug fix in LoadUop module

* solve dram_even/sram_even issue

* bug fix

* introduce scalalint in ci

* speedup tsim in ci

* bug fix

* lint scala code before building

* disable multi-threading

* split fsim/tsim script

* update Jenkins settings

* duplicate task_python_vta_fsim.sh as task_python_vta.sh for now

Co-authored-by: Thierry Moreau <tmoreau@octoml.ai>

[REFACTOR] Get rid of packed_func_ext. (#4735)

Move the conversion extensions to the specific class definitions
so that we longer need to include packed_func_ext.

[x86 schedule] Fallback schedule for Int8 depthwise. (#4733)

[TOOLS] JSON upgrader to upgrade serialized json. (#4730)

During Unified IR refactor we will change the structure of IRs.
This will cause certain historical modules stored via json no longer
able to be loaded by the current version.

This PR introduces a backward compatible layer to try its best effort
to upgrade json from previous version(this case 0.6) to the current version.
We mainly aim to support update of high-level ir(relay).

[QNN] Conv2D type checking for kernel per-channel scales. (#4732)

* [QNN] Conv2D type checking for kernel per-channel scales.

* Address commments.

* Address comments.

* - Adding safety checks for downcasts.

Co-authored-by: shoubhik <shoubhikbhatti@gmail.com>

[VTA] Update Jenkinsfile for VTA test with TSIM (#4734)

* [VTA] Update Jenkinsfile for VTA test with TSIM

* duplicate task_python_vta.sh multiple copies for now

export builtin_fp16 on Windows (#4731)

[Relay] Invoke tvm::build from relay compile_engine and interpreter (#4723)

[REFACTOR] Polish runtime (#4729)

- Remove operator bool from base object ref macro
  - Raitionale: operator bool can be dangerous for sub-classes
    that also overloads other operators(e.g. ==).
  - If bool is still needed, use explicit operator bool.
- Use absolute include when necessary
- Move type related util to data_type
- Isolate stackvm code from compiler

[Docs] Convert Layout pass. (#4664)

* [Docs] Convert Layout pass.

* Address comments. Section 3 massaging.

* Address comments.

[REFACTOR]  top - namespace for Tensor Operation DSL (#4727)

* [REFACTOR] introduce top - Tensor Operation DSL.

Historically we put Tensor, Schedule and compute under the root tvm namespace.
This is no longer a good idea as the project's scope grows larger
than the tensor operation DSL.

This PR introduces top -- a namespace for tensor operational
DSL concepts such as schedule, tensor, compute.
We moved the related files to the new top subfolder.

* Move relevant files into include/tvm/top and src/top

[Docs] Bring Your Own Codegen Guide -- Part 1 (#4602)

* BYOC tutorial: codegen C

* Address comments

* Address comments

* Add build option

* Address comments

* Use TVM_DLL_EXPORT_TYPED_FUNC

[Runtime] EdgeTPU runtime for Coral Boards (#4698)

[REFACTOR][ARITH] Unified IR, introduce arith subfolder. (#4722)

Spread the arithmetic.h into several components and move
into arith subfolder.

The arith namespace will be used for arithmetic expression
pattern detections and simplifications.

[Relay][Op] Add type check to dense (#4724)

[CPP RPC] Fix the compile problem of cpp_rpc (#4725)

[Relay][Frontend][TFLite] Add parser support for squared difference (#4652)

* [Relay][Frontend][TFLite] Add parser support for squared difference

* fix some error

* fix exp_type

* add comment

[COMMUNITY] @FrozenGene -> committer (#4719)

[Arith] add SizeVar representing non-neg valued variable in a tensor shape (#4684)

* [arith] add ShapeVar representing non-neg valued variable in a tensor shape

* bounder remover; deal with div in int_set differently

* fix bounder_remover

* migrate unittest to use shape_var

* use tvm.shape_var in integration & relay tests

* add test case; fix Var register

* fix lint

* fix lint again

* add default ShapeVar visitor in Relay

* fix override

* fix ShapeVar visit bug

* revert IntervalSet for shape_var

* remove bound_remover

* remove is_var; use constructor for shapevar/var instead

* ShapeVar -> SizeVar; add constructor comments

* shape_var -> size_var in doc

* tindex -> size

[REFACTOR][IR] Introduce include/tvm/target (#4721)

As part of Unified IR infra.
Introduce target folder to store all the compilation target related information.

[VERSION] Update mainline version to 0.7.dev0 (#4720)

[REFACTOR][FFI] Make more clear naming for C API Type codes. (#4715)

This PR introduces more clear naming prefix for C API type codes
to avoid conflict with other packages.

We also removed TVMArray and TVMType to directly use DLTensor and DLDataType.

[REFACTOR] Move support related code to include/tvm/support (#4716)

* [REFACTOR] Move support related code to include/tvm/support

- tvm/logging.h -> tvm/support/logging.h
- remove tvm/base.h, move with into tvm/support/with.h

* src/common -> src/support

[REFACTOR][IR] attrs.h -> ir (#4709)

This PR moves attrs.h into the ir folder as it
can serve as a common infra for building ir dats structures.

We also moved common container(FloatImm) into ir/expr.h

[Relay][Frontend][TFLite] Add constant input support for elemwise ops (#4666)

* [Relay][Frontend][TFLite] Add constant input support for elemwise ops

* modify in tflite.py

[Relay][Frontend][TF] fix _parse_param bug (#4711)

link the math library by default (#4713)

Revert "[Relay][TOPI]Fix meaning of conv2d_transpose output_padding parameter (#4318)" (#4708)

This reverts commit dcf7fbf1f962569e78c624755b2d612fffa81ada.

use packed func macro for external codegen (#4710)

[REFACTOR][IR] Unify IntImm and UIntImm (#4706)

* [REFACTOR][IR] Unify IntImm and UIntImm

This PR unifies UIntImm and IntImm to simplify the codebase.
Unsigned integer constants will also be stored as IntImm.

For uint constant that does not fit into int64(rare case), we introduced
an intrinsic tvm_big_uint_imm to construct such intgers by its
lower and higher 32bits.

* [REFACTOR][IR] Remove UIntImm to use IntImm

* rename big->large

[REFACTOR][IR] Polish ir/type (#4705)

- Use consistent constructor style to construct objects.
- Move env_func to ir as it is mainly used to construct IRs.
- Make docs consistent.

[relay] Relay annotation and partitioning for external compilers (#4570)

* [relay] Relay annotation and partitioning for codegen

* Add fusion unit test

* fix comments

* Update include/tvm/relay/attrs/annotation.h

Co-Authored-By: 雾雨魔理沙 <lolisa@marisa.moe>
* rebase

* remove annotation helper

* rebase again

Co-authored-by: Cody Yu <comaniac0422@gmail.com>
Co-authored-by: 雾雨魔理沙 <lolisa@marisa.moe>

[REFACTOR][IR] Initialize Unified IR Pass Infra. (#4702)

Move the relay's pass Infra to ir.
Keep FunctionPass in relay as it is local to the dialect.

[REFACTOR][IR] Move error.h into ir (#4701)

We will use a single ErrorReporter to report errors during
program transformations.

fix RemoveUnusedFunctions pass

[VTA] Fix an issue in updating uop_idx in the TensorGemm module (#4694)

[REFACTOR][IR] Unified IR IRModule structure. (#4699)

This PR brings relay::Module as the unified IRModule structure.
IRModule will be used as the basic unit for transformations
through out the stack.

- Rename relay::Module -> IRModule
- Move relay/module.h -> ir/module.h
- ModuleNode::FromExpr -> IRModule::FromExpr
- FromText -> IRModule::FromText

GitHub Action lint Python code for syntax errors (#4688)

* GitHub Action lint Python code for syntax errors

https://flake8.pycqa.org/en/latest/user/error-codes.html

On the flake8 test selection, this PR does _not_ focus on "_style violations_" (the majority of flake8 error codes that [__psf/black__](https://github.com/psf/black) can autocorrect).  Instead these tests are focus on runtime safety and correctness:
* E9 tests are about Python syntax errors usually raised because flake8 can not build an Abstract Syntax Tree (AST).  Often these issues are a sign of unused code or code that has not been ported to Python 3.  These would be compile-time errors in a compiled language but in a dynamic language like Python they result in the script halting/crashing on the user.
* F63 tests are usually about the confusion between identity and equality in Python.  Use ==/!= to compare str, bytes, and int literals is the classic case.  These are areas where __a == b__ is True but __a is b__ is False (or vice versa).  Python >= 3.8 will raise SyntaxWarnings on these instances.
* F7 tests logic errors and syntax errors in type hints
* F82 tests are almost always _undefined names_ which are usually a sign of a typo, missing imports, or code that has not been ported to Python 3.  These also would be compile-time errors in a compiled language but in Python a __NameError__ is raised which will halt/crash the script on the user.

* Force a retest

* Rename start_rpc_server_to_tracker.py to start_rpc_server_to_tracker.sh

This is a bash file, not a Python file.

[Relay/Topi][Op] Conv1D (#4639)

* added conv1d operators to topi.

* Started to add python testing.

* Added python conv1d implementation for testing.

* Wrote test but need to add cuda schedule :(

* Cuda schedules working for both conv1d layouts.

* All topi tests passing.

* Formatting topi.

* Removed pad_method option as its probably overkill.

* Added relay op definition of conv1d.

* End2end conv1d working with onnx.

* Lint fixes.

* Formatting fixes.

* Rebase fix.

* Switched to array based attributes for consistency across convs.

* Improved onnx parsing and testing for convolutions.

* lint fix

* Tiny tweak.

* Bug fix

* Rebase fix.

* Add group ignore to onnx conv1d frontend.

* Unified MakeConv and fixed documentation.

* improved autopadding

* Addressed feedback and simplified onnx frontend.

* Format fix.

* Basic X86 NCW schedule working.

* Added nwc schedule.

* fixed name

* Added more tests and basic x86 schedules.

* Format fix.

* Added non power of two shape tests.

[REFACTOR][IR] Unified IR Primitive Op and Registry (#4687)

This PR migrates relay's Op into the ir folder.
Op and its registry provides an useful mechanism to
store any attribute meta-data of an operator include
function signatures, lowering rules, side effect etc.

These features are not only useful for Relay, but also needed in the low-level IR.
At the current moment, intrinsic functions in the low-level IR are simply
represented by a string. This means we cannot type-check the low-level IR
when the type does not meet the constraint, nor can we obtain further
information such as side-effect and read write relation of these intrinsics
wrt to arguments.

Op will be used as the way to handle primitive ops(in DL terminology)
(builtin intrinsics or in compiler terminology).
We will perform follow-up refactors to make low-level CallNode
take Op as the function argument.

[Tutorial] Deploy Quantized Model on CUDA (#4667)

* [Tutorial] Deploy Quantized Model on CUDA

* update

* update

* address comments

Update and rename start_rpc_server_to_tracker.py to start_rpc_server_to_tracker.sh (#4689)

This is a shell file, not a Python file.

[REFACTOR][IR] Allow Module to store BaseFunc. (#4678)

Under the unified IR. We will allow a single IRModule
to store different function variants, such as relay::Function,
ExternFunc, and low-level function.

This PR changes relay::Function -> BaseFunc in the module file
to support multiple function variants.

Use ==/!= to compare str, bytes, and int literals (#4686)

Identity is not the same thing as equality in Python so use ==/!= to compare str, bytes, and int literals. In Python >= 3.8, these instances will raise __SyntaxWarnings__ so it is best to fix them now. https://docs.python.org/3.8/whatsnew/3.8.html#porting-to-python-3-8

% __python__
```
>>> dtype = "float"
>>> dtype += "16"
>>> dtype == "float16"
True
>>> dtype is "float16"
False
>>> 0 == 0.0
True
>>> 0 is 0.0
False
```

Fix Python syntax error AGAIN in start_rpc_server_to_tracker.py (#4685)

#4682 Tried to fix a Python syntax error but did not go far enough because there are _three sets_ of embedded quotes.
This PR solves the syntax error by using Python's triple quoted strings on the outside and then double quotes in the middle and then single quotes on the inside.

[TOPI][RELAY][OP] add op crop_and_resize (#4417)

* [TOPI][RELAY][OP] add op crop_and_resize

* fix pylint

* incorporate comments

* fix ci

[REFACTOR][IR] Initialize Unified IR Expr Data Structure (#4673)

This PR moves a few base types from relay and low-level Expr into the ir sub-folder.
These classes will serve as a common type system across the stack.

Rationale:

- PrimExpr for low-level expressions
- RelayExpr for advanced features, including Function definition.
- Introduce BaseFunc to host all functions, including future PrimFunc(low-level expr functions, subject to discussion).

This is a minimum change we can do to unify the classes into a common hierarchy.
The main data structure that are variant specific will still be kept in the sub-namespaces.
We only include classes that is needed to allow a common Module class.
- BaseFunc
- GlobalVar
- Type definition part of ADT

We will only need the BaseFunc and their checked_type to decide the calling convention
across the function variants.

[REFACTOR] Replace TensorObj and TensorValue with NDArray (#4643)

* replace TensorObj and TensorValue with NDArray

* NodeBase to Object in Python

* rebase

[Relay][TOPI]Fix meaning of conv2d_transpose output_padding parameter (#4318)

* Add output_padding to generic

* Add output_padding to the reference impl

* Add output_padding to arm_cpu

* Add output_padding to the test

* Add output_padding for cuda

* Add output_padding for x86

* Make use of the new output_padding argument in Relay

* Adjust conv2d_transpose Relay test

* Fix lint errors

* Fix the VTA declaration of conv2d_transpose

* support for output padding in conv2d transpose

* some output padding will break IR pass

* Fix new conv2d_transpose test

* Update tophub

* Fix conv1d output_padding too.

* Fix the conv1d_transpose reference function.

* Fix the cuda impl

* fix the topi test for conv1d

* Update the versions in tophub.py

Co-authored-by: Thierry Moreau <tmoreau@octoml.ai>

[Bugfix] fskip of EliminateCommonSubexpr cannot always return false (#4620)

* 'fskip' will not always return false

fskip returns false at the end of PackedFunc, discards return true in 'cast' case

* Update build_module.cc

Fix Python syntax error in start_rpc_server_to_tracker.py (#4682)

[flake8](http://flake8.pycqa.org) testing of https://github.com/apache/incubator-tvm on Python 3.8.0

$ __flake8 . --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics__
```
./apps/vta_rpc/start_rpc_server_to_tracker.py:18:18: E999 SyntaxError: invalid syntax
PROJROOT="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )/../../" && pwd )"
                 ^
```

[Relay][Frontend][TFlite] Add parses support for SLICE (#4502)

* [Relay][Frontend][TFlite] Add parses support for SLICE

* TFlite 1.13: convertor gives nonsense output when size[i]==-1
* TF parser: SLICE need fixing for size[i]==-1 -> gives wrong output
  bcs of indices

* Set end[i] = input_tensor_shape[i] as suggested in PR review

* Add another test to cover size=-1 case

os.path --> osp to match the import (#4681)

GitHub actions/checkout@v1 --> v2 (#4680)

https://github.com/actions/checkout/releases

Also package core.rly (#4679)

[CI] Bump to use the new cpu image (#4677)

fix topi.nn.global_pool layout="NHWC" (#4656)

* Update topi.cc

fix topi.nn.global_pool layout="NHWC"

* add topi.nn.global_pool layout=NHWC test

[CI] Update deps for chisel (#4675)

[CodeGen] Generate blob use LLVM directly (#4657)

[VTA] Update docker for TSIM based simulation (#4674)

Added pool autopadding and simplified parsers. (#4672)

download fallback config file for search from tophub if it does not exist (#4671)

[REFACTOR][IR] tvm::Expr -> PrimExpr(Primitive Expr) (#4669)

* [REFACTOR][IR] tvm::Expr -> PrimExpr(Primitive Expr)

As part of unified IR, we will need to unify relay::Expr
and the current tvm::Expr under the same base type.

From the techinical point of view. tvm::Expr is a "primitive"
expression that only contains POD types and handles and does
not do life-cycle management.

This PR renames Expr->PrimExpr to clarify that.
We will send a subsequent PR to introduce the base expr class.

* Remove legacy VarExpr and ExprHash/Equal

Use int for endch to fix portability issues regarding signed/unsigned char (#4668)

[Relay][Frontend][TFlite] Add parses support for unary elemwise ops (#4634)

* [Relay][Frontend][Tflite] Add parses support for unary elemwise ops

* Add generic method to convert unary functions: abs, exp, ceil, floor
  log, sin, cos, sqrt, rsqrt, neg
* Add relevant tests

* Delete excessive underscores as requested in PR review

* Change parameter name as suggested in PR review

[REFACTOR] relay::Module Def -> TypeDef (#4665)

* [REFACTOR] relay::Module Def -> TypeDef

The term Def was not very clear about what is the object of interest(could be function def or type def).
Changes the term to TypeDef to be more explicit.

* Update include/tvm/relay/module.h

Co-Authored-By: Wei Chen <ipondering.weic@gmail.com>
Co-authored-by: Wei Chen <ipondering.weic@gmail.com>

[Relay/Topi][Op] 1D Pooling (#4663)

* Added 1D pooling to Topi

* Added 1D pooling relay op and tests.

* Added onnx parsing and tests for maxpool1d and averagepool1d

* formatting

* moved partial import.

* Fixed typo.

[Autotvm] Use VM compile to extract autotvm tasks (#4328)

* [AutoTVM] Use vm compile in extracting task from relay

* update

* restructure vm compiler to reduce task extraction time

* x

* fix

* update doc

* udpate doc

* lint

[CI] Recover Windows Mac Build CI via Github Actions (#4662)

* [RUNTIME] Fix windows build after the latest dso module change.

Switch to shared_ptr to get around a problem in latest MSVC.

* [CI] Add github action for win mac build.

[CONV] Reduce data size of asymmetric padding testcase (#4658)

Co-authored-by: Tianqi Chen <tqchen@users.noreply.github.com>

[REFACTOR][IR] Add Node suffix to low-level IR nodes (#4649)

* [REFACTOR][IR] Variable -> VarNode

* [REFACTOR][IR] Add/Sub/Mul/Div -> AddNode/SubNode etc.

* [REFACTOR][IR] Min/Max/FloorDiv/FloorMod -> MinNode/MaxNode etc.

* [REFACTOR][IR] EQ/NE/LT/LE/GT/GE/Select -> EQNode/NENode etc.

* [REFACTOR][IR] Add Node suffix to Select/Call/Load/Ramp/Shuffle/Let

* [REFACTOR][IR] Add node suffix to IntImm/UIntImm/FloatImm/StringImm

* [REFACTOR][IR] Add Node suffix to Any, AttrStmt, AssertStmt

* [REFACTOR][IR] Add Node suffix to Store/Provide/Allocate/Free

* [REFACTOR][IR] Add Node suffix to ProducerConsumer

* Fix lint

* style updates, test fixes

reduce input size to fix oom (#4653)

[COMMUNITY] @MarisaKirisame -> committer (#4645)

[RUNTIME][DSO] Improve TVMBackendPackedCFunc to allow return val (#4637)

* [RUNTIME][DSO] Improve TVMBackendPackedCFunc to allow return value.

Previously the signature of LibraryModule's PackedFunc does not support return value.
This wasn't a limitation for our current usecase but could become one
as we start to generate more interesting functions.

This feature also start to get interesting as we move towards unified
object protocol and start to pass object around.
This PR enhances the function signature to allow return values.

We also created two macros TVM_DLL_EXPORT_PACKED_FUNC and TVM_DLL_EXPORT_TYPED_FUNC
to allow manual creation of functions that can be loaded by a LibraryModule.

Examples are added in apps/dso_plugin_module.
The change to TVMBackendPackedCFunc is backward compatible,
as previous function will simply ignore the return value field.

* address review comments

[QNN] Channel wise quantization - Quantize & Requantize (#4629)

Resolve constexpr related link error in debug mode (#4641)

[CI] better deletion script for pycache (#4635)

[COMMUNITY] @wweic -> committer (#4636)

[FRONTEND][Keras] Add support for tf.Keras networks in Relay Keras frontend (#4630)

* Make Relay Keras frontend support networks created using
   Tensorflow (1.13) Keras implementation (tf.Keras)
 * Modify Keras frontend tests to run from a class rather than a
   function based script
 * Adjust Keras frontend tests to run with both 'Keras' and 'tf.Keras'
 * Change "TestKeras.test_forward_merge" to validate instances by
   class name rather than instance type

Update image version tags in Dockerfile comments (#4631)

* Fix typos on Docker image versions that we are currently running
   as part of CI

 * Add version comment in the same pattern for ci_lint image

Pin python pillow to "<7" due to torchvision 1.2.0 dependency issue (#4632)

* As a result of backwards incompatible changes released in pillow 7.0,
   torchvision crashes if you just "pip install pillow", as we do in
   a few places.

 * This patch sets pillow<7 to be installed in Dockerfiles and support
   material as tutorials and documentation.

Improve comments (#4633)

* Improve commentary for operator fusion.

* Attempt to clarify what well formed checker is doing

[REFACTOR][IR] Introduce SeqStmt to replace ir::Block (#4627)

* [REFACTOR][IR] Introduce SeqStmt to replace Block

ir::Block was used to represent a sequence of Stmts in the original low-level IR.
The nested ir::Block structure is not really friendly for recursive visits,
especially when the statements are unrolled.

This PR introduce a SeqStmt that directly stores a sequence of statements in an Array container.
The new SeqStmt will be used as a replacement of the original Block structure.

* [REFACTOR] Migrate use of Block to SeqStmt.

* [REFACTOR] Remove Block

* Add more comments per yizhi's comment

[CONV] Asymmetric padding (#4511)

* [CONV] Asymmetic padding

* fix lint error

* update for legalize, rocm and cudnn

* add more test cases

* change more symmetric padding

* change conv2d winograd tests according orginal cases

* remove 'alter_op_layout.h' header in bitserial.cc

[Topi]Allow empty tensor for reshape, tile and strided_slice (#4618)

* Support empty tensor

* Fix schedule

* Refactor

* Minor fix

* Fix pylint

* Merge cpp and python is_empty_shape

[REFACTOR] Automatically deduce function type signature in Registry.set_body_typed (#4623)

Previously we support a limited case of function type deduction and in many places
we have to supply the type twice during set_body_typed (one in the template parameter, another in the lambda signature).

This PR improves the deduce function by enablng automatic function signature deduction.

```
TVM_REGISTER_GLOBAL("sub")
.set_body_typed([](int x, int y) -> int { return x - y; });
```

Unfortunately, because of template conflict, we can not support the original case
where both type signature and lambda are supplied through set_body_typed.

This PR refactors the existing regsitration to the new style.

Get around limitation of g++-4.8 (#4626)

Added declare of aluBits for TensorAlu (#4624)

tensor_array split test (#4619)

[REFACTOR] IRPrinter->NodePrinter, move to node/printer.h (#4622)

Rationale: printer is a common infra that is shared across all nodes.

[REFACTOR] TVM_REGISTER_API -> TVM_REGISTER_GLOBAL (#4621)

TVM_REGSISTER_API is an alias of TVM_REGISTER_GLOBAL.
In the spirit of simplify redirections, this PR removes
the original TVM_REGISTER_API macro and directly use TVM_REGISTER_GLOBAL.

This type of refactor will also simplify the IDE navigation tools
such as FFI navigator to provide better code reading experiences.

Move EnvFunc's definition to node.

[REFACTOR] Unified IR base types. (#4616)

This PR moves a few base types from relay to the ir sub-folder.
These types will serve as a common type system across the stack.

Notably, we want to be able to use the same FuncType for all function signatures.
I tried to make a minimum move to bring the necessary dependencies for a FuncType.
We can discuss what additional things we want to move as a follow-up.

Notably, because the TensorType will have a dependency on low-level Expr,
we will need to break the type.h into two files and introduce a
tensor_type.h(or leave them in relay for now).

[REFACTOR][TYPE] Remove un-necessary var sub-field in GlobalTypeVar and TypeVar (#4615)

Currently, we use a tvm::Var to represent a placeholder for shapes in generic types.
This is not necessary for GlobalTypeVar(as we never parameterize by shape var),
and is a bit twisted for TypeVar.

As we move to a unified type system, we want to break the dependency
from the base TypeVar(which is shared across the languages) from the expression.
Note that it is fine for TensorType to depend on Expr.

One alternative solution to embed the Var would be to introduce a TypeVarExpr,
which can wrap a TypeVar as Expr. However, this new alternative won't be
natural until we migrate the type to the global scope.

Lucikly, we have not yet start to depend on the shape parameterization heavily yet.

This PR removes the tvm::Var from the typevars. We will follow up with another
PR to migrate the types to a base location. After that, we should be able to
use the more elegant approach via TypeVarExpr.

[Relay][Pass]Improve memory_allocation pass to support multiple i/o dynamic kernels (#4595)

* Add more shape funcs

* Fix test

* Enhance test_any_concat

* Fix pylint

* Minor fix test

* Fix pylint

* Minor refactor

* Add test any for elemwise