[ONNX] Skip ADD inside Gemm op when vector is zero (#5697)

[PatternLang]Conditionally Embedding Constants in Partitioned Functions (#5693)

* Embed constants in the partition function if the pattern explicity requests constants

fix rst

fix pylint

* improve comments based on Cody's feedback

In memory_plan, check if value is not None, instead of just checking value as boolean. (#5700)

[ONNX]LpPool Support added (#5696)

Support more dtypes for TVMDSOOp (#5694)

[COMMUNITY] @masahi -> PPMC (#5691)

@zhiics -> PPMC (#5692)

[REFACTOR][RELAY] move fallback_device to config (#5690)

[RELAY] Fix segfault in pretty print when ObjectRef is null (#5681)

* [RELAY] Fix segfault in pretty print when ObjectRef is null

Encountered when pretty printing module with function attribute equal to NullValue<ObjectRef>().

Change-Id: I2e7b304859f03038730ba9c3b9db41ebd3e1fbb5

* Add test case

Change-Id: I579b20da3f5d49054823392be80aaf78a055f596

[Relay] Fix dataflow_pattern.rewrite() hang if Match in IR (#5680)

rewrite() quits only if graph stop changing, but ExprMutator
  always creates new Match node. This patch fixes this.

[PYTORCH]Minor bug fixes (#5683)

* [PYTORCH]Minor bug fixes

* Review comment fix, testcase added

* Added testcase for bert model

[PatternLang] Add ConstantPattern (#5689)

* Add ConstantPattern

* update doc

[TIR][REFACTOR] std::string -> String Migration in TIR nodes (#5596)

* [TIR][REFACTOR] std::string -> String Migration for Var node and SizeVar Node

* update json_compact.py

[TFLITE]Quantize & Dequantize op (#5394)

* [TFLITE]Quantize & Dequantize op

* Testcases added

* Review comment fixed

[DOC] Improve Pattern Language Docs (#5676)

* [DOC] Improve Pattern Language Docs

* address comments

* address comments

[Bugfix] Fix Python debugger segfaults with TVM built with LLVM (#5685)

* Import readline before loading libtvm

* make lint happy

Fix the shift column for scale_shift_nchw and scale_shift_nhwc in C topi (#5679)

Call previous excepthook in tvm_excepthook. (#5675)

* Call previous excepthook in tvm_excepthook.

* Rename prev_excepthook.

* Create a tvm_wrap_excepthook to wrap a given excepthook with tvm custom excepthook work
and call it on system previous excepthook.

* Add docstring.

add a testcase for #5674 (#5677)

[BYOC] Pattern Language MergeComposite (#5656)

* Pattern Language MergeComposite

* fix DNNL pattern

* Use builtin binary operator syntax for demo

* Improve unit test

add a check for null function attributes (#5674)

add tvm.micro pydoc to sphinx (#5661)

* add tvm.micro pydoc to sphinx

* making build pass and addressing tqchen comments

[TF] Support TupleWrapper as direct ancestor of control flow ops (#5639)

[POC][PatternLang]Remove constants from partitioned functions (#5663)

* remove constants from partitioned functions

* remove print statements

[AutoTVM][TOPI] AutoTVM incorrect measurement (#5511)

* [AutoTVM][TOPI] AutoTVM incorrect measurement

* create new placeholder with converted layout

* update _schedule_winograd

enable amd_apu device on vulkan target (#5659)

[C++ RPC] Fix C++ RPC build problem on Linux (#5671)

[Doc] Misc doc fix (#5672)

[REFACTOR][TIR][API-Change] Migrate BuildConfig to PassContext. (#5668)

* [REFACTOR][TIR] Migrate BuildConfig to PassContext.

This PR migrates the TIR configurations from BuildConfig to the
PassContext used by the unified IR.
Moving forward, PassContext will be the unified way to configure passes in the TVM stack.

Changes

- Refactored TVM_PASS_REGISTER_CONFIG_OPTION to take in the reference type.
- Removed BuildConfig.
- Migrated the passes to use PassContext.

* Update include/tvm/ir/attrs.h

Co-authored-by: Zhi <5145158+zhiics@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Zhi <5145158+zhiics@users.noreply.github.com>

[PYTHON] Add buffer name when creating tensor bindings (#5670)

[Relay][Op]Support symbolic TopK, Ones, Zeros and Full (#5459)

* Support symbolic TopK, Ones, Zeros and Full

* Fix pylint

* Add docstring for topk shape func

* Fix grad

* Fix lazy_gradient_init

* Fix parser

* Fix print ir text

* Fix lint

* Improve pattern_util

* Fix topk

* Fix build

* Use Optional for attribute

* Fix clang-format

* Minot fix

* Fix pylint

* Fix build warning

* Fix parser

* Move ToScalar

* Fix lint

* Fix lint

* Make topk shape func as data independent when k is constant.

* Fix lint

* Minor fix

[TOPI] Improve CUDA softmax scheduling (#5600)

- Do not use multiple kernels

- Schedule with warp reductions

- Fixed a bug on the lower warp memory pass

- Fixed warp shuffle intrinsics for the nvptx backend.

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

handle likely in IRMutatorWithAnalyzer (#5665)

[TIR][BUILD] Remove buffer params from pass config. (#5652)

Buffer configurations can be passed during construction
and does not need to be part of the build config.

This is a refactor step to simplify the BuildConfig for the PassContext migration.

[Relay,Topi][OP] affine_grid and grid_sample (#5657)

* [Relay,Topi][OP] affine_grid and grid_sample

* lint

[PatternLang] Convert PatternGrouper to do pre-order, non-recursive analysis (#5653)

* make the PatternGrouper iterate over the input Expr in a non-recursive pre-order fasion

* add a comment

Increase bss section size. (#5660)

* Likely broken in PR 5590.

Upgrade XGBoost to latest (#5658)

[REFACTOR][IR] Migrate IRModule ObjectRef to not-null (#5654)

µtvm debug improvements (#5648)

* Forever loop in UTVMDone to aid debugging

* Use parameter and callback function as a micro debug hook.

 * Previously, users had to uncomment a region of code in
   micro_session.cc and recompile to debug. Now they can pass in a
   key in the micro.Session config:

       config = tvm.micro.device....generate_config()
       config['debug_func'] = _python_launch_gdb
       with micro.Session(config) as sess:
         ....

* clang-format

* Only forever loop on device (on host this blocks unittests)

[RUNTIME] Resolve constexpr issue in debug mode. (#5651)

static constexpr is a bit weird before c++17.
They are not inlined by default and does not have symbols after compilation.
It usually isn't a problem when they are inlined(in c++17 they are inlined by default).
But will create compilation error when passed to functions that take (const)references.
This PR fixes the problem so that we can compile on debugmode.

[AutoTVM] Update XGBoost verbosity option (#5649)

HG: Commit message of changeset 6281661. (#5622)

[Relay] Move compiler_begin/end_op to local static objects

[Relay, Topi][OP] Correlation (#5628)

* [Relay,Topi] Correlation

* fix

* move

* typo

* Update test_topi_correlation.py

Add a check Callback to the Pattern Paritioner (#5646)

* add a check callback to the paritioner

* fix doc string

* fix unit test spelling

* add a test with types

[RELAY][BYOC] Preserve type information in Merge Composite (#5640)

Keep the type information when extracting patterns
so that it can be used as part of 'check' functions.

Change-Id: I16cc70c3d013a794d2ceefb5bec815129c7b8825

[CI] Add log check to the sphinx gallery docs (#5643)

* [CI] Add log check to the sphinx gallery docs

This PR add log check to sphinx gallery tutorials to prevent
the case when sphinx failed to capture the error in tutorials.

* Fix the status

[Runtime] Introduce runtime::Array (#5585)

* Introduce runtime::Array

* Sync with dmlc-core

* Tests added: size, capacity, empty, front, back, push_back, pop_back, insert * 2, erase * 2, resize, reserve, clear

[CI] Allow CI_PYTEST_ADD_OPTIONS to be unbound. (#5644)

This patch allows the test script to execute normally
when CI_PYTEST_ADD_OPTIONS is not available.

Remove unnecessary print (#5642)

[PYTORCH]Padding support (#5638)

[RUNTIME][VULKAN] Seg fault in WorkspacePool's destructor (#5632) (#5636)

* [RUNTIME][VULKAN] Seg fault in WorkspacePool's destructor (#5632)
* fixed this issue by changing WorkspacePool's destruction order

* make line < 100 charactors long

[DOCS] Fix the QNN TFLite tutorial build (#5641)

* [TUTORIAL] Fix execution error of TFLite quantized tutorial

* Assign TensorCore to docs build

Extend AttrPattern to support CallNode and FunctionNode attributes (#5637)

* Extend AttrPattern to support CallNode and FunctionNode attributes

* Update tutorial and add breaks

* add func attr test

[TUTORIAL]TFLite QNN Tutorial (#5595)

* [TUTORIAL]TFLite QNN Tutorial

* Review comments

[RELAY][PYTORCH]Resize3d, Upsample3d op support (#5633)

Label Pattern Partitions (#5627)

* Label Pattern Partitions with a default label to prevent nested partitions and an optional user supplied-label

* Add node names in topological order to Partitioned attribute

* respond to review comments

* move partition tag into const in attr namespace

Fix typo in test script (#5635)

another cmake fix (#5630)

[NODE][PASS] Introduce config to PassContext. (#5631)

This PR introduces a new config field to the PassContext
to allow it store arbitary config values.

To make sure that the config is validated, we allow each pass
to register the config key they would expect and the corresponding types.

We also introduce a CreateObject from Map<str, Object> to allow config creation
from a json-nest(like in vscode) in python.

We added an example of UnrollLoopConfig.

Followup PR should migrate the passes to use the new config field.

[RELAY][BYOC] Fix the creation of tuple of tuples in PartitionGraph (#5616)

* [RELAY][BYOC] Fix the creation of tuple of tuples in PartitionGraph

If the annotated compiler region contains multiple outputs where
some of the outputs are tuple output, the current PartitionGraph will
create tuple of tuples. This will not be handled by the runtime.
This commit flattens the such tuples and re-create them after the
call site of the partitioned function.

Change-Id: I4e7ccbda73c129a9f4ae8705d5c9f2af6ab99ef6

* [RELAY][BYOC] Fix the creation of tuple of tuples in PartitionGraph

    *code refactor : extracted the passes as a sequential

Change-Id: If4bc00b00a96fa244358d602fc1a361498342f46

* [RELAY][BYOC] Fix the creation of tuple of tuples in PartitionGraph
   *further refactor

Change-Id: I69ddd0e835e88ef97da8a3a3b949be3f7b619c02

* [RELAY][BYOC] Fix the creation of tuple of tuples in PartitionGraph
    *class description comment amended

Change-Id: I55720bf0467c96e979e1ab56c40d9d209e0f9456

[DOCS] Move the api docs to the api subfolder (#5626)

* [DOCS] Move the api docs to the api subfolder

* Update numpydoc location

* Ignore 403

* make sure folder exists

[BYOC][MergeComposite] if root->args[i] isn't a CallNode, then Donwcast<Call> will check fail (#5623)

we needn't execute L131 "call_map->Set(arg, new_arg)", because when arg
is CallNode and root->args[i] is not CallNode, new_arg will be a null
pointer. There is no point in caching null pointer.

Signed-off-by: windclarion <windclarion@gmail.com>

[PYTORCH]ReflectionPad2d op (#5624)

[MXNET]MaxPool3d and AvgPool3d Ops support added (#5614)

[Frontend][Tensorflow] Gather nd bug fix for one dim support in tensorflow (#5588)

* [Frontend][Tensorflow] Gather_nd one dim support added

* Test case added

* Doc error handled

* Review comment handled: reverting new attr introduced

* Check added at mxnet frontend

* Doc error handled

* TFLite test case failure resolved

Fix three typos (#5620)

Co-authored-by: Zeng Liyong <liyong.zeng@streamcomputing.com>

[IOS] Fix build error of iOS RPC (#5621)

* [IOS] Fix build error of iOS RPC

- Update to C++14
- Use the latest RPC protocol
- Resolve CoreML dependency

* Fix clang-format error

[KERAS]Global MaxPool3d and AvgPool3d support (#5098)

[Relay][Refactor][std::string --> String] Relay updated with String (#5578)

[Relay]Improve Shape Func handling for Tuple inputs (#5467)

* Improve Shape Func handling for Tuple inputs

* Fix lint

* Improve

* Fix build

[BYOC] Remove kCompiler attr from external functions (#5615)

Functions destined for external codegen keep their kCompiler attribute which means SkipFunction returns true when running a pass over such functions during the codegen step. This makes sense during graph partitioning, however when lowering the functions for codegen the is no reason to keep this behaviour.

Allowing this behaviour will mean a codegen can run a pass on functions only intended for one 3rd party library. Specifically, allowing pre-processing of a series of sub-graphs right before it is passes through codegen. This helps ensure that the functions destined for the 3rd party library are in the expected format. For example, we may want to ensure that these functions have a kernel layout of OHWI because the 3rd party library only supports OHWI. This wouldn't be possible before partitioning the graph as we don't know how the graph will be partitioned ahead of time.

Change-Id: Ia68b9da335ef1acfc405a8528aac823de60a65c2

fix pattern topological order (#5612)

Fix a typo. (#5611)

Co-authored-by: Zeng Liyong <liyong.zeng@streamcomputing.com>

[CUDA] Fix codegen for warp shuffle intrinsics (#5606)

* fix shfl intrin

* improve test_lower_warp_memory_cuda_half_a_warp

[TFLITE]GATHER_ND (#5508)

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>

[REFACTOR][IR] Streamline ir/op Registry (#5609)

* [REFACTOR][IR] Streamline ir/op Registry

This PR refactors the attrregistry mechanism in the ir/op into
a separate common base. The common base will provide a foundation
for other attr related registries such as target and pass.

We also streamlines the terminology of the registry API.

- Use AttrMap for the column maps returned by the registry
- Use RegEntry to refer to the registry entry.

* Address review comments

fix rpc server bug on VTA (#5607)

[PYTORCH]Matmul fix for batch_matmul (#5604)

[PYTORCH]ImplicitTensorToNum support added (#5603)

Add debug mode to tempdir() (#5581)

[LLVM] Represent alignment information in LLVM IR (#5598)

Fix TVMArray layout on device (#5599)

[Reduction] Fix cross thread redunction (#5551)

- The predictions were not correctly applied after transformation.
  This leads to normal reduction itervar appearing outside of the loop,
  which is undefined. See detailed comments.

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

Pattern Language, Matcher, Rewriter, and Function Paritioner (#5231)

Add ostream formatters for TargetPtr/TargetVal. (#5592)

[Relay][VM] Memory planner (part 1) (#5144)

* Start on memory planning

WIP

Move to test_memory_passes.py

Work on memory planning

Post-rebase and VM changes

Plumb through the offsets

Basic tests all pass, fix offset to data buffer.

Fix compile errors

Fix ws

Apply suggestions from code review

Co-Authored-By: Haichen Shen <shenhaichen@gmail.com>
Address CR

Update src/runtime/vm/vm.cc

Co-Authored-By: Haichen Shen <shenhaichen@gmail.com>
Fix another comment

Fix lint

Fix

Fix

Fix

Lint is done?

Fix

More fix

Trying to debug

No clue

Fix lint

* Fix docs

* Disable aggressive constant eval

* It works

* Fix lint

* Found issue with dynamic

* Fix the pass, but runtime segfaults

* fix scalar tensor, test_any_elemwise passes

* Fix split pass

* Fix 0-rank issues

* Fix

* debug

* apply Haichen's patch and clean up

* lintgit add .

* fix serializer and test_tyck_alloc_tensor test

* Fix the constant lift pass in presence of closures

* Restore old finder

* Fix rebase issues

* Fix

* Fix

* Fix issue coercing the shapes incorrectly from i64 to i32

* Fix linting

* Fix clang format

* Format memory.cc

* Fix 0-rank case

* Add fix for (0,) shape

* Ignore shapes for now

* Apply suggestions from code review

Co-authored-by: Zhi <5145158+zhiics@users.noreply.github.com>
* Update src/runtime/vm/executable.cc

Co-authored-by: Zhi <5145158+zhiics@users.noreply.github.com>
* Fix

* lint

Co-authored-by: Zhi Chen <chzhi@amazon.com>
Co-authored-by: Zhi <5145158+zhiics@users.noreply.github.com>

[TFLite Runtime] Fix bug and re-enable RPC execution test (#5436)

Overestimate binary size for microTVM compiled binaries. (#5590)

* Overestimate binary size for microTVM compiled binaries.

 * Currently uTVM binary section sizes are computed by summing the
   sizes of all symbols in the section.
 * This method produces errors because it presumes the linker works in
   a particular way, rather than analyzing the linked output.
 * As we intend to move away from linking inside TVM (RFC
   forthcoming), just using this stopgap to make forward progress
   until then.

* address weberlo comments

* fix regression (use 64 bit word size)

[DOCS] Improve document in reflection (#5593)

Fix JSON graph dumping. (#5591)

* Previously this function placed a JSON-escaped string containing
   the JSON-encoded graph.

[Hexagon] One more fix for concurrency count (#5589)

[MXNET]abs, round, reciprocal, sign, softsign, hard_sigmoid (#5587)

[Relay][Transform] Safe check added for Merge Composite (#5562)

Add a quantized conv2 unit test for the tflite front-end (#5558)

Signed-off-by: Giuseppe Rossini <giuseppe.rossini@arm.com>

[RELAY][Convert Layout] Specify additional layouts in convert layout pass (#5422)

* [RELAY] Specify additional layouts in convert layout pass

* This patch means that you can specify an additional layout, rather than using the layout chosen by default during conversion.
* This is specifically useful for external codegen when a 3rd party library needs to target a specific kernel layout for example.

Change-Id: I3ef9cf45ead574801870a38af9768f93e29aab10

* Use mapping of op name to list of desired layouts

Change-Id: Ibd691a3cb93e73a394f36112668ad52a84c7d5a2

* Fix issue with code block

Change-Id: Ibb4e38c05ad4312b7dea845be699b8d5d57e0a94

* Address comments, Improve tutorial

Change-Id: Ib824eead329d551c338234de3b2d814693afd0ec

* Fix linting

Change-Id: Ie9e1891f590b3a7496a56ff8362cdda9d4b5fa75

* Test uses NCHW default layout. Unrelated issue with NHWC.

Change-Id: I1c16f0db73db56f5e9536db3fe5eb2624c3b595c

* Fix mistake in tutorial

Change-Id: I944041245d27af262dc96f1cd8117f1f19272062

* Address multiple comments

Change-Id: If33a1e34acd8fc37d1c7797ee189a6448a392672

* Improve tutorial

Change-Id: Ib04142c94c7958ab5067947d2ff4c84354e3d0c5

* Fix Clang-format

Change-Id: Ieff39e3f0817d22579c68b3287e972a3b0fcfbc8

Fix the runtime raise error (#5586)

Add prim::device op (#5584)

[RELAY][TF] Support symbolic newshape for Reshape (#5429)

* [RELAY][TF] Support symbolic newshape for Reshape

* Only need to pass data

* Use MakeReshape() in Reshape()

* Change newshape to Expr

* Create a template for Array<T>

* Fuse reshape when newshape is constant

* Make newshape Optional

* Use bool() of Optional

Co-authored-by: Li Xiaoquan <xiaoquan.li@denglin.ai>

[Relay] Fixed bug in attribute parsing for pool layers. (#5582)

* Fixed pooling bug.

* Added tests and fixed more cases.