一、前置准备

1. Apple Silicon MacBook
   本文以 Apple M1/M2 为例，M3 及后续版本同理。

2. 已安装 Homebrew
   macOS 上的包管理器，可前往 Homebrew 官网 查看安装指引。

3. 已安装 Anaconda 或 Miniforge

   • 确保 Conda 是 ARM 版本（通过 conda info | grep platform 验证应为 osx-arm64）。

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二、创建并激活 Conda 环境

1. 在终端创建环境（Python 3.8 为示例；TVM 建议 3.7 或 3.8 以避免不兼容）：

   conda create --name tvm python=3.8 -y
   conda activate tvm
   

2. 安装必要的 Python 包：

   conda install -y numpy decorator attrs psutil tornado xgboost cloudpickle
   

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三、安装系统依赖

1. 使用 Homebrew 安装必要的依赖：

   brew install llvm cmake ninja git
   

2. 确保 LLVM 处于最新版本，并可以通过 llvm-config --version 验证安装是否成功。

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四、下载并配置 TVM

1. 克隆 TVM 源码并初始化子模块：

   git clone --recursive https://github.com/apache/tvm tvm
   cd tvm
   git submodule update --init --recursive
   

2. 创建 build 目录并复制默认配置文件：

   mkdir build
   cp cmake/config.cmake build/
   cd build
   

3. 修改 config.cmake 以启用 LLVM 支持：
   打开 build/config.cmake，找到

   set(USE_LLVM OFF)
   

   替换为

   set(USE_LLVM ON)
   

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五、编译并安装 TVM

1. 设置 LLVM 相关环境变量（让 CMake 能够找到 LLVM）：

   export LLVM_DIR=$(brew --prefix llvm)/lib/cmake/llvm
   export PATH=$(brew --prefix llvm)/bin:$PATH# 可选：永久添加到 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc
   echo 'export LLVM_DIR=$(brew --prefix llvm)/lib/cmake/llvm' >> ~/.zshrc
   echo 'export PATH=$(brew --prefix llvm)/bin:$PATH' >> ~/.zshrc
   source ~/.zshrc
   

2. 使用 CMake 配置编译，并将安装路径指定到当前 Conda 环境：

   cmake .. -G Ninja \-DCMAKE_OSX_ARCHITECTURES=arm64 \-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$CONDA_PREFIX
   

   • -DCMAKE_OSX_ARCHITECTURES=arm64 指定 Apple Silicon 架构
   • -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$CONDA_PREFIX 指定安装到 Conda 环境

3. 编译并安装：

   ninja -j$(sysctl -n hw.ncpu)
   ninja install
   

   • -j$(sysctl -n hw.ncpu) 表示使用所有可用 CPU 核心来加速编译

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六、安装 TVM 的 Python 绑定

1. 在 Conda 环境内安装 Python 绑定：

   cd ../python
   pip install -e .
   

   • -e . 代表开发模式安装，后续修改源码可实时生效。

2. 设置环境变量（可选，如果需要 PYTHONPATH 自动找到源码）：

   export TVM_HOME=~/你的/tvm路径
   export PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH}# 可选：写入 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc
   echo 'export TVM_HOME=~/GitHub/tvm' >> ~/.zshrc
   echo 'export PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH}' >> ~/.zshrc
   source ~/.zshrc
   

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七、验证安装

1. 命令行测试：
   回到命令行（已激活 tvm 环境），执行：

   python -c "import tvm; print(tvm.__version__)"
   

若能正常输出 TVM 版本号，说明安装成功。

2. Jupyter Notebook 中使用
   • 如果想在 Notebook 中使用该环境：

     conda activate tvm
     pip install ipykernel
     python -m ipykernel install --user --name tvm --display-name "Python (tvm)"
     

   • 打开 Notebook 后，选择内核为 “Python (tvm)”，然后执行：

     import tvm
     print(tvm.__version__)
     

   • 若能正确输出版本号，表明 Notebook 中也可正常使用。