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.

[PYTORCH] Support max_pool2d_with_indices (#5549)

* Use real output name instead of node_name

* Add pytorch max_pool2d_with_indices converter.

* Add test for maxpool2d with indices

* Add explicit assert for single output

* Only consume output (not indices) from max pool 2d with indices

* undo change

[CI] Enable llvm-11 and llvm-10 in build tests, recover webdocs. (#5579)

This PR ties up the last loosen end of the recent CI update.

[PYTORCH]expand bug fix (#5576)

Allow ubuntu_install_darknet.sh to work in both 18.04 and 16.04 (#5574)

[CI] Fix clang-format error (#5577)

[Relay] enable blocking format in x86 conv2d and fold scale axis (#5357)

[CI] Update the ci-gpu to the lastest build with the new vulkansdk. (#5571)

[LINT] Enable clang-format. (#5572)

* [LINT] Enable clang-format.

* Add more docs

[TARGET] Phase out WebGL (#5570)

The graphics API is moving towards next generation.
Vulkan/Metal on the native and WebGPU on the web.

Due to the limited programming model, we cannot get the best compute performance in WebGL.
Now that the mainline already have both WebGPU and vulkan support, this PR phases out WebGL.

[DOCKER] Add clang-format and nodejs to ci-lint (#5567)

[CI] Update ci-lint to use the latest image that contains clang-format (#5568)

[CI] reintroduce docker stage for wasm tests (#5565)

* [DOCKER] Introduce ci-wasm

* Add Jenkinsfile

* Rename prepare to prepwasm so it won't run by default

[DOCKER] Fix vulkansdk in the ci-gpu (#5566)

[Refactor][std::string --> String] IR is updated with String (#5547)

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

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

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

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

* [std::string --> String][IR] Attrs is updated with String input

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

* [std::string --> String][Test] Pyconverter is updated with String change

Fix topi test for tensorcore (#5563)

[FRONTEND]onnx, mxnet, pytorch mathops added (#5561)

[Fix] Fix conv2d alter op for arm cpu (#5532)

[CI] Update ci-cpu to bionic (#5554)

[CI] Update ci-cpu to bionic (#5555)

[WEB] Setup lint, doc, test (#5556)

[BYOC, MergeComposite] Add additional check before re-using the cached match (#5552)

* Add additional check before re-using the cached match in merge composite

* clean up ExtractPattern calls

[LINT] clang-format the h,cc,m files. (#5557)

This PR prepares for our migration to use the clang-format
as part of the linter system.

[RUNTIME] Hexagon driver for offloading kernels to simulator (#5492)

* [RUNTIME] Hexagon driver for offloading kernels to simulator

* Add sim_dev as external project when building with Hexagon/sim support

* Change target CPU for sim_dev to v60

[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