TVM(텐서플로우 변환기, Tensor Virtual Machine)은 기계 학습 모델을 효율적으로 개발, 최적화 및 배포할 수 있도록 설계된 오픈 소스 컴파일러 스택이다. TVM은 다양한 하드웨어 아키텍처에서 모델을 실행할 수 있도록 하는 것을 목표로 하며, CPU, GPU, FPGA 등 여러 플랫폼에 대해 고성능 실행을 지원한다.

TVM의 주요 구성 요소 중 하나는 프론트엔드로, 사용자로부터 다양한 딥러닝 프레임워크에서 모델을 가져와 TVM의 Intermediate Representation (IR)로 변환한다. 이러한 IR은 모델 최적화 및 변환에 활용되며, TVM은 이 과정에서 자동으로 최적의 실행 계획을 수립하고 다양한 최적화 기술을 적용한다.

TVM은 Tensor Tiling, Loop Optimization, Operator Fusion 등의 기법을 사용하여 계산 그래프를 최적화하고, 이를 통해 메모리 사용량을 줄이며 성능을 향상시킨다. 또한, TVM은 AutoTVM과 Ansor와 같은 자동 튜닝 도구를 제공하여 하드웨어에 맞는 최적의 커널을 생성할 수 있도록 한다.

이와 함께 TVM은 다양한 사용자 정의 연산자와 함께 사용할 수 있으며, 이는 연구자와 개발자가 새로운 딥러닝 모델이나 최적화 기법을 쉽게 실험하고 적용할 수 있는 유연성을 제공한다.

TVM은 머신러닝 생태계의 확장을 지원하며, AI 모델을 다양한 디바이스에서 유연하게 실행할 수 있도록 해줌으로써, 성능과 효율성을 중시하는 현대의 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 하고 있다.