Investigation on ext4 filesystem of current Linux
This slide focuses on ext4 disk layout.
Ext4 filesystem(2)
http://www.slideshare.net/YoshihiroYunomae/ext4-filesystem2
【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。
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.
14. GPU の演算リソースを効率よく使うには?
局所性と非同期実行
データ局所性
短遅延
高バンド幅
非同期実行
データ転送と計算のオーバーラップ
効率的な非同期実行機能
Load
A
Compute
A
Store
A
Load
B
Compute
B
Store
B
Load
C
Comput
C
Load
A
Compute
A
Store
A
Load
B
Compute
B
Store
B
Load
C
Compute
C
Store
C
Async
Mem Copy
Compute
Mem Copy
Compute
15. CUDA プログラミングモデルと GPU HW 階層
CUDA: 3階層
HW: 4階層
Grid … Block Thread
GPU GPC SM CUDA core
CUDA は 3 階層のプログラミングモデルで、データ局
所性を利用
グリッド: ブロックの集合 (カーネル)
ブロック: スレッドの集合
一つの SM に割当。同一ブロック内のスレッドは、共
有メモリや L1 キャッシュ等の SM リソースを利用して、
協調実行
CUDA 階層と HW 階層に「乖離」
CUDA では GPC を利用できない
H100: 132 SM
16. THREAD BLOCK CLUSTER
クラスタ
CUDA: 4階層
HW: 4階層
Grid Cluster Block Thread
GPU GPC SM CUDA core
CUDA に新しい階層を追加 (CUDA 12)
グリッド: クラスタの集合 (カーネル)
クラスタ: ブロックの集合
ある一つの GPC 内の、複数 SM に割当
ブロック: スレッドの集合
クラスタの機能
クラスタ内ブロックは、同時にスケジューリング
分散共有メモリ: 互いの共有メモリにアクセス可
高速なクラスタ内同期 (HWサポート)
H100: 132 SM
31. GPU の演算リソースを効率よく使うには?
データ局所性と非同期実行
データ局所性
短遅延
高バンド幅
非同期実行
データ転送と計算のオーバーラップ
効率的な非同期実行機能
Load
A
Compute
A
Store
A
Load
B
Compute
B
Store
B
Load
C
Comput
C
Load
A
Compute
A
Store
A
Load
B
Compute
B
Store
B
Load
C
Compute
C
Store
C
Async
Mem Copy
Compute
Mem Copy
Compute
59. POINTERS
GTC 2022 talks
Inside the NVIDIA Hopper Architecture (S42663)
Optimizing CUDA Applications for NVIDIA Hopper Architecture (S41489)
CUDA: New Features and Beyond (S41486)
White paper
NVIDIA H100 Tensor Core GPU Architecture