KaiGai's talk at PGconf.EU 2018, Lisbon.
It shows how SSD2GPU Direct SQL of PG-Strom accelerates I/O intensive big-data queries using GPU in contradiction to the common sense.
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
29. 統計情報を利用したクエリの最適化(1/3)
Arrowのスキーマ定義を利用したArrow_Fdw外部テーブルの定義
postgres=# IMPORT FOREIGN SCHEMA flineorder_sort
FROM SERVER arrow_fdw INTO public
OPTIONS (file '/dev/shm/flineorder_sort.arrow');
IMPORT FOREIGN SCHEMA
Arrowのmin/max statisticsを利用した問合せ例
postgres=# EXPLAIN ANALYZE
SELECT count(*) FROM flineorder_sort
WHERE lo_orderpriority = '2-HIGH'
AND lo_orderdate BETWEEN 19940101 AND 19940630;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=33143.09..33143.10 rows=1 width=8) (actual time=115.591..115.593 rows=1loops=1)
-> Custom Scan (GpuPreAgg) on flineorder_sort (cost=33139.52..33142.07 rows=204 width=8)
(actual time=115.580..115.585 rows=1 loops=1)
Reduction: NoGroup
Outer Scan: flineorder_sort (cost=4000.00..33139.42 rows=300 width=0)
(actual time=10.682..21.555 rows=2606170 loops=1)
Outer Scan Filter: ((lo_orderdate >= 19940101) AND
(lo_orderdate <= 19940630) AND (lo_orderpriority = '2-HIGH'::bpchar))
Rows Removed by Outer Scan Filter: 2425885
referenced: lo_orderdate, lo_orderpriority
Stats-Hint: (lo_orderdate >= 19940101), (lo_orderdate <= 19940630) [loaded: 2, skipped: 8]
files0: /dev/shm/flineorder_sort.arrow (read: 217.52MB, size: 2357.11MB)
Planning Time: 0.210 ms
Execution Time: 153.508 ms
(11 rows)
OSC/Kyoto Online 2021 - “爆速!”を実現する PG-Strom v3.0の新機能
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30. 統計情報を利用したクエリの最適化(2/3)
列方向だけでなく、行方向での絞り込みと同義
Full Table Scan of Row-Data
(PostgreSQL Heap)
Full Table Scan of Column-Data
(Arrow_Fdw; no Stats-Hint)
Full Table Scan of Column-Data
with Min/Max Stats Hint
Only referenced
columns
ts BETWEEN ‘2021-04-01’
AND ‘2021-06-30’
OSC/Kyoto Online 2021 - “爆速!”を実現する PG-Strom v3.0の新機能
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31. 統計情報を利用したクエリの最適化(3/3)
ログデータの“タイムスタンプ“に統計情報を付加するのがお勧め。
Pg2Arrowだけでなく、他のツールが生成した Arrow ファイルに、
後付けで統計情報を埋め込むためのツールを準備中。
列/行双方の絞り込みで、上手くハマれば強烈に速くなる
254.905
99.587
10.052
1.191
0
50
100
150
200
250
300
Query
Response
Time
[sec]
(shorter
is
better)
Query response time of SSBM Q1_2 [mod]
PostgreSQL v13.3 PG-Strom v3.1dev [Row-Data]
PG-Strom v3.1dev [Apache Arrow; No Stats Hint] PG-Strom v3.1dev [Apache Arrow; with Stats Hint]
select sum(lo_extendedprice*lo_discount) as revenue
from flineorder_sort, date1
where lo_orderdate = d_datekey
and d_yearmonthnum = 199401
and lo_discount between 4 and 6
and lo_quantity between 26 and 35;
select sum(lo_extendedprice*lo_discount) as revenue
from flineorder_sort, date1
where lo_orderdate = d_datekey
and d_yearmonthnum = 199401
and lo_discount between 4 and 6
and lo_quantity between 26 and 35;
and lo_orderdate between 19940101 and 19940131;
GPU-Direct SQLの効果
Apache Arrowの効果
min/max statisticsの効果
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