TVM自动调度器(AutoScheduler)最佳调度选择机制解析

自动调度器的工作原理

TVM的自动调度器(Ansor)是一个强大的自动优化工具，它通过搜索算法为深度学习算子寻找最优的计算调度方案。在运行过程中，调度器会生成多个候选调度方案(MeasureResult)，并测量它们在目标硬件上的实际性能表现。

调度结果不一致现象分析

用户在使用Ansor时观察到一个有趣现象：虽然每次运行脚本时生成的候选调度方案(No.1-No.10)各不相同，但最终输出的优化后的TIR代码却保持不变。这种现象看似矛盾，实则反映了Ansor的一个重要设计特性。

数据库机制解析

Ansor会将所有测试过的调度方案及其性能数据记录在一个JSON格式的数据库中。这个数据库作为调度器的知识库，保存了历史最优的调度方案。当用户调用apply_best方法时，调度器会从整个数据库中选取性能最优的方案，而不仅仅是当前运行生成的候选方案。

验证方法

要验证这一点，可以执行以下步骤：

1. 删除数据库文件(matmul.json)
2. 重新运行调度脚本
3. 观察输出结果

此时会发现，由于清空了历史记录，调度器会基于全新的搜索过程生成最优方案，因此输出的TIR代码也会发生变化。

技术演进建议

需要注意的是，Ansor已被Meta-Schedule取代。Meta-Schedule是TVM团队开发的新一代自动调度框架，提供了更强大的功能和更好的性能。对于新项目，建议直接使用Meta-Schedule而非Ansor。

实际应用建议

在实际开发中，如果需要确保每次都能获得不同的优化结果，可以考虑：

1. 每次运行前清理数据库
2. 设置不同的随机种子
3. 调整搜索空间参数

这些方法可以帮助开发者探索更广泛的优化可能性，找到最适合特定硬件和计算任务的调度方案。