1. Halide勉強会
@teamLab.cv

2. Halide(http://halide-lang.org/)
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概要は前回話したので割愛
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作っている人たち
MITコンピュータ科学・人工知能研究所
Adobe、スタンフォード大学
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ライセンス:MIT

3. LLVMを使ったJITコンパイル
ヘッダ＋オブジェクトファイルの出力も可能

4. 3x3のボックスフィルタで最適化のイロハを学ぶ
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学ぶこと
1. Vectorize (= SIMD)
2. Parallelize (= OpenMP)
3. Tiling and Fusion
さまざまなフィルタの実装は今日の範囲外

7. 先行研究
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コンパイラのループ最適化
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画像処理の場合、一度計算したものを何度も読むよりも再計算した方が速いこ
とがある(memory band width)
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並列計算系
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処理の最適化はすべてプログラマに委ねられている
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CUDA、OpenMPなど
記述が複雑になる&アーキテクチャごとの最適化が必要。
画像処理用の言語
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AppleのCoreImageやAdobeのPixelBlenderなど。
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ピクセルごとの処理を記述したカーネルを書ける。ただしカーネル間の最適化
は考慮されていない

8. 実験
3x3のボックスフィルタを例に、
さまざまなスケジュールで試してみる

9. スケジュールは難しい

10. スケジュールをもっと簡単に決めれる方法・指針があ
れば、Halideはちょう流行る可能性がある。
ってみんなが言ってるし、作者もわかっていて、スケ
ジュールを遺伝的アルゴリズムで最適化するとかって
トピックもあるみたい。

11. 感想など
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移植性が高いとはいえ、アーキテクチャごとにスケ
ジュールの部分は最適解が変わるのか？タイリング
の大きさとか。
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KinectのDepth画像高精度化とかに使えたらいいなぁ
http://nma.web.nitech.ac.jp/fukushima/research/
weightedjointbilateralfilter.html

12. 参考文献
今日はこれだけでした。Halideの最初の論文
Decoupling Algorithms from Schedules
for Easy Optimization of Image Processing Pipelines
http://people.csail.mit.edu/jrk/halide12/halide12.pdf
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次の論文(halide13.pdf)にスケジュールの決め方とかが議
論されているようです。（未読）
大塚さんのAndroidでHalide講座に期待しています！！

13. 追加 参考になる日本語資料
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一番くわしい
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我らがパヤシム先生
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http://nebuta.hatenablog.com/entry/2013/08/04/135932
http://derivecv.tumblr.com/post/70538301269
ぼくが書き残した、Marvericksでのビルド手順
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http://nistetsurooy.tumblr.com/post/73830964082/halide

14. 追加 今日使ったコード
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https://gist.github.com/nistetsurooy/9088633