TVM 使用多面体编译技术了吗？

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找到了第 3 篇资料：【从零开始学深度学习编译器】十，TVM的整体把握 - 知乎
找到了第 4 篇资料：【从零开始学深度学习编译器】一，深度学习编译器及TVM 介绍
找到了第 5 篇资料：编译器领域的多面体模型（Polyhderal Model） - 知乎
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TVM（Tensor Virtual Machine）是一个用于深度学习模型优化和部署的开源框架。在TVM中，多面体编译技术（Polyhedral Compilation）被用作一种优化手段，特别是在处理循环和数组操作时。多面体编译技术是一种高级编译器优化技术，它将程序中的循环结构抽象为多面体，并对这些多面体进行一系列的优化，如循环展开、循环融合、循环分布、数据局部性优化等。

TVM中的多面体编译技术主要体现在其张量表达式（Tensor Expression）和调度（Schedule）的概念上。TVM的张量表达式（TE）是一种领域特定语言（DSL），用于描述张量计算。
调度（Schedule）则是一组指令，用于指定如何将张量表达式中的操作映射=>到底层硬件的循环结构上。通过调度，开发者可以控制循环的并行化、数据布局和内存访问模式，从而优化性能。
TVM的调度策略可以是手动编写的，也可以通过自动调优（AutoTuning）来自动搜索最优的调度策略。TVM提供了两种自动调优模块：AutoTVM 和 AutoScheduler。AutoTVM是基于模板的调优模块，它在用户定义的模板中搜索可调参数的最佳值。而AutoScheduler则是无模板的调优模块，它通过分析计算定义自动生成搜索空间，并在该空间中搜索最佳调度。

TVM的这些特性使得它能够有效地利用多面体编译技术来优化深度学习模型的执行效率，尤其是在GPU等加速器上。通过这种方式，TVM能够在不同的硬件平台上生成高效的代码，从而提高模型的推理速度和吞吐量。

在TVM的官方文档和社区讨论中，多面体编译技术被广泛提及，并且是TVM优化策略的核心组成部分。例如，TVM的Relay IR（中间表示）支持数据流图的表示，并且可以通过应用调度原语来优化循环。此外，TVM的张量算子清单（TOPI） 包含了常用张量算子的预定义模板，这些模板利用了多面体编译技术来生成高效的代码。

总结来说，TVM确实使用了多面体编译技术，并且将其作为优化深度学习模型性能的关键工具。通过多面体编译技术，TVM能够针对不同的硬件平台生成优化的代码，提高模型的运行效率。

什么是调度原语？