[QNN][Relay] Calling Dialect passes from inside Relay Build API. (#3971)

[RELAY/PASS] Fix the extent for the post_stmt in the loop partition (#3734)

[TF][Op] Op where (#4045)

* [TF][Op] Add TF op Where

* improve tests

* add tests for vm

Fix split's last factor issue (#4044)

[COMMUNITY] ajtulloch -> committer (#4043)

[TOPI]Add op argwhere (#3994)

* Add op argwhere

* Move shape func to _algorithm.py

* Add lint rule

* Raise exception if rank is not supportted

* move argwhere to transform

* Add argwhere example

* Fix lint

* Add 1-d support

* cleanup

* Add more dtype support

* CR comment

* Improve error message

* Docs

* raise exception

[topi] add ARM v8.2 udot (uint8) support (#3978)

* [topi] add ARM v8.2 udot (uint8) support

* fix test case

* fix common conv2d schedule

* add back fp32_time in test

* fix lint

* fix doc, add support for int32_lanes=4, signed int

* fix lint

* add ic_bn % 4 checker in schedule

[COMMUNITY] anijain2305 -> reviewer (#4036)

[QNN] Renaming dense operator. (#4033)

[Relay][Compile_engine] Int64 shape handling for outputs. (#4031)

Add dmlc-core to the list of installed header directories. (#4035)

There are dependencies on dmlc-core in TVM public API headers
(e.g. some headers include dmlc/logging.h) so it needs to be installed
as part of TVM for TVM headers to be actually usable.

[ARITH] migrate indexdiv/mod to floordiv/mod (#4008)

[Relay] Move prelude to text format (#3939)

* Fix parser

* Doc fix

* Add module utility functions necessary for prelude

* Implement prelude in text format

* Remove programmatically constructed prelude defs

* Fix 0-arity type conses in pretty printer and test

* Make prelude loading backwards-compatible

* Fix patterns

* Improve some prelude defs

* Fix `ImportFromStd`

It needs to also follow the "add unchecked, add checked" pattern

* Lint roller

* Woops

* Address feedback

* Fix `test_list_constructor` VM test

* Fix `test_adt.py` failures

make tvm compilable by gcc 4.9.2 (#4032)

please see https://stackoverflow.com/a/26949099

[AUTOTVM][DOCS] Add a link to the defining network description of auto-tuning tutorial (#4023)

* [AUTOTVM][DOCS] Add a link to autoTVM tutorial to direct the details of building NN with relay

* [AUTOTVM][DOCS] Add a link to autoTVM tutorial to direct the details of building NN with relay

[ARITH] cleanup the indexmod/div on python side (#4028)

[Fix] Add more pad_mode support for onnx converter (#4029)

* [Fix] Add more pad_mode support for onnx converter

* robustness fix

Add parser support for ReLU tflite operator (#4022)

Additional MXNet Convolution and Deconvolution tests (#4026)

Add different batch sizes and channel numbers to
MXNet Convolution and Deconvolution tests.

docs: minor spelling tweaks (#4027)

[Rust] Fix issue with CPP enums. (#4019)

[DOCKER] make demo images consistent with ci images when possible. (#4024)

[Fix]use a more intuitive way to limit the #ops in a group (#4018)

* use a more intuitive way to limit the #ops in a group

* format

[ARITH] Use explicit div mode in python. (#4014)

Exposed lowered func to c++ API. (#4012)

So that you can use: `build_mod_.GetFunction("get_lowered_funcs", false);`
to get lowered_funcs.

Summary:

Test Plan:

Reviewers:

Subscribers:

Tasks:

Tags:

hide psutil (#4013)

[QNN][Conv2D] Optimize lowering. (#4006)

[TOPI][x86] Introduce schedule_injective_from_existing and unify external schedules for all targets (#3983)

* Fix extern schedule for x86

* Register x86::schedule_extern

* Fix

* Fix

* Replace extern.py with extern.h

* Introduce new generic function schedule_injective_from_existing

* Fix

* Fix

* Add back to C++

* Fix style

* Injective schedule calls local schedule_injective_from_existing

* Fix

* Remove target arg from schedule_injective_from_existing

* Fix docs

* Try to fix unit test

* Fix test

* Fix other tests

* Fix bug

[RELAY]impose a max op limit to the op fusion pass (#4002)

* impose a max op limit to op fusion

* use cross platform data type

[TOPI] Move conv2d spatial pack schedule to dedicated file (#3972)

More schedules are making the conv2d.py file too large, so
we'd like to move the spatial pack schedule to dedicated file
before introducing NHWC schedule. No logic change in this patch.

Revert "Added tesnorizeation for avx2 based gemm. (#3982)" (#4007)

This reverts commit 23727eb49ea71609fc29963b996a68a14fddf79c.

remove FLOP computation for 3rd party lib call (#4005)

[ARITH] Refactor to use explicit div/mod functions instead of operators. (#4000)

* [ARITH] Use explicit div/mod functions instead of operators.

* fix pooling case

Expose llvm.nearbyint intrinsic. This is a faster alternate to rounding. (#4001)

* Expose llvm.nearbyint intrinsic. This is a faster alternate to rounding.

Summary:

Test Plan:

Reviewers:

Subscribers:

Tasks:

Tags:

* Added python binding. Added test.

Summary:

Test Plan:

Reviewers:

Subscribers:

Tasks:

Tags:

Change Vivado install instructions to version 2018.3 (#4003)

Added tesnorizeation for avx2 based gemm. (#3982)

* Added tesnorizeation for avx2 based gemm.

Summary:
Tensorized the same region as avx512. Names produce 16x1 int32 results.
Does by doing two sets of AVX2 instructions to do reduction on 8x4 int8
kernel with 1x4 data.

Test Plan:
on avx2 machine:
python tests/python/contrib/test_gemm_avx2_acc32.py

Reviewers:

Subscribers:

Tasks:

Tags:

* Fix lint errors. Removed commented out code.

Summary:

Test Plan:

Reviewers:

Subscribers:

Tasks:

Tags:

[COMMUNITY] @yongwww-> reviewer (#3997)

add parser support for GREATER tflite operator (#3963)

add test for GREATER

Changes to make tensorize work. These changes also fix the previously broken test. (#3981)

* Changes to make tensorize work. These changes also fix the previously
broken test.

Summary:
Tensorize was breaking  for a few reasons.
1)
Assert at: src/op/tensorize.cc:234 CHECK(is_one(e.region[j]->extent))
In some cases this cannot be proven, e.g.:
expected shape=[16, 4], given region=[range(min=((ax1.outer*16)/16), ext=(((((ax1.outer*16) + 15)/16) + 1) - ax1.outer)), range(min=((k.outer*4)/4), ext=(((((k.outer*4) + 3)/4) + 1) - k.outer)), range(min=0, ext=16), range(min=0, ext=4)]
The unprovable one is: ext=(((((ax1.outer*16) + 15)/16) + 1) - ax1.outer)).
This can be simplified but it is not because to simplify divide, it must
prove ax1.outer > 0 and since it is var it cannot. The fix for this to
just find all the vars in expr in relace them with some const value.

2) Equivalence between tensorized expr and one being asked to tensorize. For example,
the error would be.
TVMError: Check failed: Equal(lhs, rhs):
Failed to match the compute with TensorIntrin tensor_intrin's declaration
provided= reduce(combiner=comm_reducer(result=[(x + y)], lhs=[x], rhs=[y], identity_element=[(int16)0]), source=[(int16(data(k))*int16(kernel(((((((((k.outer.outer*64) + (k.outer.inner*2)) + k)/2)*128) + i) - (k.outer.inner*128)) - (k.outer.outer*4096)), ((((k.outer.outer*64) + (k.outer.inner*2)) + k) % 2))))], axis=[iter_var(k, range(min=0, ext=2))], where=(bool)1, value_index=0),
intrin=  reduce(combiner=comm_reducer(result=[(x + y)], lhs=[x], rhs=[y], identity_element=[(int16)0]), source=[(int16(data(k))*int16(kernel(i, k)))], axis=[iter_var(k, range(min=0, ext=2))], where=(bool)1, value_index=0)
Difference is mainly in the source part:
source=[(int16(data(k))*int16(kernel(((((((((k.outer.outer*64) + (k.outer.inner*2)) + k)/2)*128) + i) - (k.outer.inner*128)) - (k.outer.outer*4096)), ((((k.outer.outer*64) + (k.outer.inner*2)) + k) % 2))))]
source=[(int16(data(k))*int16(kernel(i, k)))], axis=[iter_var(k, range(min=0, ext=2))]
This was not being simpifiled due to compute_intrin_iter_space (map for
iter var to range) not containing leaf iter vars.

3) Here it fails with:
Check failed: is_one(Simplify(value->shape[i])): Argument b_buffer shape mismatch[16, 4] vs [(((((ax1.outer*16) + 15)/16) + 1) - ax1.outer), (((((k.outer*4) + 3)/4) + 1) - k.outer), 16, 4]
This is in buffer binding where it thinks expected and buffer bound
shape is different. Although if we could simplify expr, this would not
be the case.

Test Plan:
On skylake avx512 machine:
python tests/python/contrib/test_gemm_acc16.py

Reviewers:

Subscribers:

Tasks:

Tags:

* Implemented bounded analyzer which traverses tree and for reduce/for
statements binds the bound of the analyzer. Later this is used to
simplify expressions. Inspired from ir_mutator_with_analyzer

Summary:

Test Plan:

Reviewers:

Subscribers:

Tasks:

Tags:

* Addressed comments.

Summary:

Test Plan:

Reviewers:

Subscribers:

Tasks:

Tags:

* Added ASF header + define macro for the header file: TVM_ARITHMETIC_IR_VISITOR_WITH_ANALYZER_H_
Some lint fixes as well.

* Relax the assumption that dom_map must always contain all leaf itervars.

Summary:

Test Plan:

Reviewers:

Subscribers:

Tasks:

Tags:

* Disable copy constructor and move to raw ptr.

Summary:

Test Plan:

Reviewers:

Subscribers:

Tasks:

Tags:

[ARITH] Explicitly state truncdiv/mod in pattern matching. (#3986)

* [ARITH] Explicitly state truncdiv/mod in pattern matching.

* Fix the dependent cpp test

add parser support for TANH tflite operator (#3996)

[Relay] Add new IR pass CombineParallelDense (#3862)

* Refactor to create abstract ParallelOpCombiner

* First draft of CombineParallelDense

* Begin to work on tests

* Test

* Refactor to move out more common code

* Clean up

* Fix

* Remove statics

* fix wording

* Start to add combine_parallel_op_batch

* Resolve PR comments

* Resolve PR comments

* dummy change to retrigger CI

* Change special case from bias_add to add

* Revert special case change

* Ignore units check

* dummy change to retrigger CI

* dummy change to re-trigger CI

* Improve docs

* Update docs

* Update docs

Add type solver unit tests for unifying quantified funcs (one bug found) (#3947)

[Relay][Frontend][ONNX] Add Erf to ONNX frontend (#3988)

* Add Erf to ONNX frontend

* dummy change to retrigger CI

[DOC] Add test script starter command to document (#3993)

[QNN] Fix padding changes due to #3739 (#3989)

[Rust] Fixes "common" sub crate using nightly and master (#3965)

Qnn fully connected (#3910)

* Qnn Dense layer.

* Reformatting code.

* Reformatting code and making the test case more readable.

* Fixing lint issues.

* Fixing test method names to pass the nose related configurations.

* Aligning the code for code style.

Add operator `isnan` (#3979)

* add expr `isnan`

* move to intrinsic

* doc & add to topi

* fix error from ci

Add docs for analysis namespace (#3985)

Enable miopen Group Convolution (#3987)

* enable group conv through miopen

* linter fix

add bc for gfx1010 (#3984)

[Relay][Frontend][TFLite] frontend operator support: batch_to_space_nd, space_to_batch_nd (#3850)

* Fix unittest

* Fix pylint error: Line 915 too long

* Fix the conflicting files

* frontend operator support: space_to_batch_nd

* add test case for frontend operator support: space_to_batch_nd

* add test case for frontend operator support: space_to_batch_nd

* frontend operator support: space_to_batch_nd

* Fix ValueError: don't know how to convert type <class 'numpy.ndarray'> to node

[Relay][Frontend][ONNX] operator support: Tile (#3941)

* [Relay][Frontend][ONNX] operator support: Tile

* Trigger notification

[ARITH] Add Lowering rule for FloorDiv/Mod (#3976)

* [ARITH] Add Lowering rule for FloorDiv/Mod

* add comment about constant folding

Add support for MXNet pad operator. (#3739)

MXNet pad is described at:
https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/symbol/symbol.html#mxnet.symbol.pad

Add support for parameter 'None' in MXNet slice operator.

MXNet 'slice' is described at
https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/symbol/symbol.html#mxnet.symbol.slice

Add support for MXNet cos, sin, arctan

MXNet 'cos' is described at
https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/symbol/symbol.html#mxnet.symbol.cos

MXNet 'sin' is described at
https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/symbol/symbol.html#mxnet.symbol.sin

MXNet arctan is descirbed at
https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/symbol/symbol.html#mxnet.symbol.arctan

Add support for MXNet 1D Convolution and 1D Deconvolution

MXNet convolution is described at:
https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/symbol/symbol.html#mxnet.symbol.Convolution

MXNet Deconvolution is described at:
https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/symbol/symbol.html#mxnet.symbol.Deconvolution

[QNN] Renaming tests to follow the Relay nomenclature. (#3975)

[TOPI] Add proper scheduling for dense on CUDA (#3923)

* add proper scheduling for dense on CUDA

* add fallback config and fix unit test

* fix corner cases

* refactoring

* fix bias and add testcase

* let fusion happen

Remove GTest cmake flag from install docs (#3953)

adjust pylint output (#3973)

adjust pylint output to show file location to make it possible to locate errors

[Relay] Legalize and AlterOpLayout for Int8 Intel. (#3961)

[ARITH] Introduce base-class IRMutatorWithAnalyzer for scope dependent analysis (#3969)

[Relay] Add shape check for ConcatenateRel and StackRel (#3699)

* [Relay] add shape check for concat

* [Relay] add shape check for stack

* add test case for shape mismatch

* [typo] add the missing assert

* fix lint errors.

* replace int with size_t.

* statically cast param->axis to size_t.

* switch to run_infer_type.

* fix checking for negative index

* add static_cast for param->axis

* merge to latest tvm

* fix lint error

* Fix an error with negative index.

* Update transform.h

* Update transform.cc

[TVM][AutoTVM] cast filepath arguments to string (#3968)

[Relay] Keras frontend upsample and 1 channel conv2d fixes (#3937)

* Fix upsample layout in keras frontend.

* Fixed group conv being used instead of conv when channels=1

* Add new conv2d test to catch bugs when channels=1.

Adding support to check if an attribute is present or not without having to get the value (#3957)

* Adding support to check if an attribute is present or not without having to get the value.

* - Renaming the method to more appropriate name.

[Vulkan] Minor optimization for deferred token lookups. (#3960)

Use a hash map keyed on the descriptor set to avoid bad asymptotic behaviour.

More friendly error msg; Fix Android Demo LLVM ver (#3962)

[TOPI] Setting up AutoTVM template for Intel Int8 conv2D (#3955)

[TOPI] Improve conv2d_transpose schedule on X86 and CUDA (#3948)

* improve conv2d_transpose x86 performance by reusing conv2d schedule

* parallelize across batches to make large-batch conv2d and conv2d_transpose faster

* improve doc for autotvm.task.space.FallbackConfigEntity.fallback_with_reference_log

* add fallback schedule for schedule_conv2d_transpose_nchw_cuda

* fix pylint

* fix pylint

* unify conv2d_transpose declaration in topi.nn and topi.x86

[Graph Tuner] Fix benchmark layout in graph tuner (#3926)

* Fix graph tuner benchmarking layout transform

* Add test

[tvm][codegen] Make buffer auto broadcast independent to the order of input args (#3956)

* [tvm][codegen] Make buffer auto broadcast independent to the order of the input arg

* fix indent

[TOPI] operator support: logical_and, logical_or, logical_not (#3929)

* [TOPI] operator support: logical_and, logical_or, logical_not

* [TOPI] operator support: logical_and, logical_or, logical_not

* [TOPI] fix test cases for operator support: logical_and, logical_or, logical_not

* [TOPI] fix test cases for operator support: logical_not

[QNN] Legalization for Intel x86 QNN Conv2D (#3896)

* QNNLegalize for conv2d

* [QNN] Legalization for Intel x86 QNN Conv2D

Enable miopen transpose convolution and fp16 support (#3952)

* Enable miopen transpose convolution and fp16 support

* linter

[Relay][TensorFlow] Add support for SquaredDifference (#3930)

* Add support for SquaredDifference and StopGradient; minor fix in BatchMatMul

* Remove stopgradient change

* Resolve PR comment

* Dummy change to retrigger CI

* dummy change to retrigger CI

[AutoTVM] Enhance tuning space of split (#3949)

* Refine policies for define_split

- Rename policy "all" to "factors"
- Add policy "verbose" and "power2"

* Refine search space

* add doc

trivial (#3954)

1) Add EQ op to the deduce_bound and add unittests for the same (#3775)

2) Add EQ support in the loop partition and add test for the same
3) Change typo truc to trunc

Vulkan2 Runtime API (#3849)

[VTA] RPC path update. (#3924)

Issue:
RPC path get changed into "vta_rpc" from "pynq_rpc", but related
document still use old informaiton.

Solution:
Update RPC path information.

Add AVX512VNNI support for TVM (#3388)

Refactoring x86 conv2d_NCHWc (#3944)

Fix CUDA int8x4 vectorize (#3928)

* Fix int8x4 vectorize

* Fix gpu shared/local memory accumulate

* Add test_shared_memory for int8x4

* Adjust test format

* Fix cpplint

Do type checking for the input and kernel in the qnn conv2d (#3904)

* [QNN] Convolution 2D Implementation.

Rebasing. Empty commit.

Clang-format styling.

* Reformatting code.

* Fixing lint issues.

[TOPI][CUDA] Support cuBLAS BatchMatMul (#3936)

* Support cuBLAS BatchMatMul

* Add test and check target name

[RFC] [Contrib] Minimal runtime (~12kb .text on ARMv7/x86) for subset of TVM models (#3567)

This is an alternative implementation of a subset of the TVM runtime API (and
graph runtime) that focuses entirely on reducing code size, at the expense of
functionality (no tvm.extern(..) calls via PackedFunc, CPU only, etc). It might
be worth incrementally expanding the surface area if there's interest.

The motivation for this work was seeing what the minimal useful subset of the
TVM runtime is. This is relevant for e.g. super code-size constrained
applications in e.g. embedded/mobile. The current runtime is more like O(100KiB)
or so, so this might be compelling for some users.

The smaller surface area for auditing might make this relevant for
https://github.com/dmlc/tvm/issues/3159, or the usecases I was thinking about in
https://github.com/dmlc/tvm/issues/2523#issuecomment-459165815 re: the Rust
runtime.

The symbols in the tvm::minimalruntime space (i.e. excluding std:: and
picojson::) are about 5KiB, so I think there's a bunch of room here (i.e. we
could replace picojson:: with [`jsmn`](https://zserge.com/jsmn.html) or
something, and we could replace more of the `std::unordered_map` usage, etc with
custom primitives as well (similar to the `DynArray`).

[Relay][Module] Refactor the way we interface between different modules of Relay. (#3906)

* Module refactor

* Add load module

* Add support for idempotent import

* Tweak load paths

* Move path around

* Expose C++ import functions in Python

* Fix import

* Add doc string

* Fix

* Fix lint

* Fix lint

* Fix test failure

* Add type solver

* Fix lint

[Community] Add reviewer Balint Cristian (#3935)

[Arm] parallel batch axis (#3931)

* support LLVM trunk

* guard with USE_LLVM in if condition for c++14

* GREATER_EQUAL -> GREATER

* [Arm] parallel batch axis

[TFLite] Support depthwise convolution multiplier greater than 1 (#3922)

[Relay] fix exponential blowup in interpreter (#3559)

[Relay][Frontend][Keras] Fix ReLU in Keras Converter missed the case (#3917)

* [Relay][Frontend][Keras] Fix ReLU in Keras Converter missed the case

* [Relay][Frontend][Keras] Add test case for ReLU in Keras Converter missed the case

* [Relay][Frontend][Keras] Add test case for ReLU in Keras Converter missed the case

[CODEGEN] Remove incorrect check for LLVM in C codegen test (#3921)

[Relay][Training] Add gradient for max. (#3915)

* save

* save

[VTA][Config] hotfix denano10 (#3918)

Numpy compatible dtype inference for `tvm.convert` and `tvm.const` (#3861)

* numpy compatible type inference

* update

* try to fix

* fix

* try to fix

* fix lint

* Update nn.h

* cast to int32

* try to fix

* fix again

* retrigger ci

[Relay/TOPI][Op] Add erf intrinsic and op (#3702)

* add more ops

* stop vectorization for erf

* x

* cleanup

* fix

* add whitelist for vectorizable intrin

* add tf converter

* fix dense

* fix

* add missing intrin

* fix mxnet frontend

* fix nvptx

[Relay][Training] Add gradient for cast (#3894)

save

fix

fix grad

change docker install script (#3524)