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Yuichi Yoshida
Chief engineer, DENSO IT Laboratory, Inc.
@sonson_twit
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最近,作業が地味すぎて疲れた男の勉強レポート
Research 新技術研究会
並列処理最適化言語の研究
FPGA
ここに回路を書き込む
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• 余計な回路がないので電力使わない
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[17]
FPGA
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• 回路を焼き切るタイプ
• スイッチを切り替えるタイプ
• LUTを使うタイプ
• 今はこれ
[1]
まとめてみる
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GPU ? ⃝ ?
FPGA ? ⃝ ⃝ ?
ASIC ◎ ◎
[2,3,4,5]
Microsoft - Bing
• 検索エンジン
• 大規模化
• 電力効率向上
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Microsoft - Bing
• ポイント
• FPGAをフェーズ毎に使い分ける
• 耐障害性のために壊れた時にreconfigure
• 特徴量抽出と合成
• 順序回路+メニーコア
• 特化したCPUをFPGA上に多数構成→並列計算
• 検索?
• 専用回路設計
• Deep LearningのFeed forwardをFPGA上で実装
• このために専用DSLを設計・実装
IBM
• NoSQL
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• オンメモリデータベース
• ユーザのアカウント,属性,値の取得
• redis
IBM - Coherent Accelerator Processor Interface
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1から8まで数える回路
手で作る
FPGAの何が難しいのか
画像を微分してヒストグラムを作る
え・・・・?
手で・・??
FPGAの難しさ
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• だから高速に処理できたりする
• ソフトウェアの知識だけでは実装できない
• 高位合成が発展途上・・・小人さんに任せる
• C/C++→論理回路(まだまだ研究領域)
• OpenCL(FPGAのGPU的利用方法?)
• 並列化・・・がんばりどころか?
• 状態管理等があるとCPUの方が早い
• ハードウェアを理解し,並列化するのが難しい
並列化
• CPU, GPU, ASIC全部共通の課題
• ムーアの法則がやばくなってきた以上,並列化重要
• レベルの高いアルゴリズムを並列化するのは難しい
課題と最近出てきてる研究
• 実装に再利用性がない
• SIMD, GPU, FGPA, ASIC
• 対象で書き方が違う
• 同じ対象でもハードウェアで違う
• 並列化で高速化するのが難しい
• なるべくメモリを使わないように
• なるべくパイプライン化して多段実行できるように
• そして,矛盾しないように
Halide
• スレッド
• SIMD
• GPU
• などなど・・・
[10]
[10]
Halide
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• スレッド
• SIMD
• GPU
• などなど・・・
Halide
Halideなら,このコードで全ての環境にポートできる
[10]
• スレッド
• SIMD
• GPU
• などなど・・・
色々,すごいところ
• 論文として
• SIGGRAPH採択
• 実装すごすぎ
• ガチに実装してる
• ARM, Intel, GPUに出力可能
• C++にインラインでかける
• コミュニティにバカ受け
• CVPR2015で専用チュートリアル[13]
• 開発がガリガリ,Google, Adobeなどが投資?
Halideの使い方ー以下を書く
• 何をするか
• 処理内容
• いつやるか
• ループの場所
• どこでやるか
• バッファ
[11]
何を?
処理内容を書く
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[10]
いつ?
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8ピクセルずつ処理し,縦方向にタイルを並列処理する
[10]
いつ?
8ピクセルずつ処理する
[10]
どこで?
バッファ
[10]
Demo
Brightening, blurring for 768x1024 image[14]
Darkroom
• 並列化のためのDSLという点ではHalideと同じ
• 課題
• キャッシュが大きいとダメ
• パイプライン化しやすい
• メモリへのアクセスが最も電気代や速度を食う
[12]
Richardson-Lucy deconvolution
CCDの隣のセルに光子がポアソン仮定で,
飛んでいくので,それをキャンセルする?
• 誤差 = 観測値 x パラメタ畳み込み
• 真値(t) / 誤差 x パラメタ畳み込み
• 真値(t+1)
観測値:カメラのピクセル値
真値:求めたい真のピクセル値
繰り返して真値を求める
[18]
カメラ
真値(t)
エラー
真値(t+1)
[12]
カメラ
真値(t)
エラー
真値(t+1)
[12]
カメラ
真値(t)
エラー
真値(t+1)
[12]
これを離散最適化に置き換え
時間的整合性
処理の前後関係の保証
コスト関数
キャッシュの総和
n(c,p,d) = sc − sp − d
n(c,p,d) ≥ 0
S = ( max
(c,p,d)∈U
n(c,p,d) )∗
p∈F
∑ bp
notationがよくわからなかった・・・・
まとめ
• 並列化
• 色々なコーディングで問題がある
• 機械学習でアプローチするのいいね
• 実装して使ってもらうアプローチもいいね!
• llvmとかの応用を始めてもいいかも
参考文献
1. 奈良先端科学技術大学院大学 高前田先生のslide share - http://www.slideshare.net/shtaxxx/
2015-0918veriloggen?next_slideshow=1
2. http://jp.reuters.com/article/2015/06/01/intel-to-acquire-altera-idJPKBN0OH2JT20150601
3. http://techon.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20141128/391400/
4. http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20140617/564785/
5. https://twitter.com/Daniel_Bowers/status/372101503936253952
6. A Reconfigurable Fabric for Accelerating Large-Scale Datacenter Services
7. マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか - http://qiita.com/kazunori279/items/
6f517648e8a408254a50
8. XilinxがIBM POWER8とFPGAをつなげてKVS作った話 - http://qiita.com/kazunori279/items/
5668350ef6273d21ecf7
9. きつねさんでもわかるLLVM ~コンパイラを自作するためのガイドブック~
10. Decoupling algorithms from schedules for easy optimization of image processing pipelines
11. Halide Talk - https://www.youtube.com/watch?v=3uiEyEKji0M
12. Darkroom : Compiling High-Level Image Processing Code into Hardware Pipelines
13. Google Computer Vision research at CVPR 2015 - http://halide-lang.org/cvpr2015.html
14. Halide事始め - http://nebuta.hatenablog.com/entry/2013/08/04/135932
15. http://japan.xilinx.com/products/boards-and-kits/dk-z7-video-g.html
16. https://ja.wikipedia.org/wiki/ARMアーキテクチャ#/media/File:VY86C06020FC-2_02.jpg
17. https://en.wikipedia.org/wiki/Field-programmable_gate_array#/media/File:Fpga_xilinx_spartan.jpg
18. Richardson–Lucy deconvolution - https://en.wikipedia.org/wiki/Richardson–Lucy_deconvolution

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