論文の概要: HipaccVX: Wedding of OpenVX and DSL-based Code Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11476v1
- Date: Wed, 26 Aug 2020 10:30:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 22:21:07.462683
- Title: HipaccVX: Wedding of OpenVX and DSL-based Code Generation
- Title（参考訳）: HipaccVX: OpenVXとDSLベースのコード生成の結婚
- Authors: M. Akif \"Ozkan, Burak Ok, Bo Qiao, J\"urgen Teich, Frank Hannig
- Abstract要約: OpenVXはコンピュータビジョンアプリケーションのためのグラフ実行標準である。
OpenVXはNvidia GTX GPUのスループットを2倍にし、Xilinx Zynq FPGAのリソース使用量を50%削減できることを示す。
また,提案するコンパイラフレームワークであるHipaccVXは,最新のNvidia VisionWorksやHalide-HLSよりも優れた結果が得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7825095480141986
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Writing programs for heterogeneous platforms optimized for high performance
is hard since this requires the code to be tuned at a low level with
architecture-specific optimizations that are most times based on fundamentally
differing programming paradigms and languages. OpenVX promises to solve this
issue for computer vision applications with a royalty-free industry standard
that is based on a graph-execution model. Yet, the OpenVX' algorithm space is
constrained to a small set of vision functions. This hinders accelerating
computations that are not included in the standard.
In this paper, we analyze OpenVX vision functions to find an orthogonal set
of computational abstractions. Based on these abstractions, we couple an
existing Domain-Specific Language (DSL) back end to the OpenVX environment and
provide language constructs to the programmer for the definition of
user-defined nodes. In this way, we enable optimizations that are not possible
to detect with OpenVX graph implementations using the standard computer vision
functions. These optimizations can double the throughput on an Nvidia GTX GPU
and decrease the resource usage of a Xilinx Zynq FPGA by 50% for our
benchmarks. Finally, we show that our proposed compiler framework, called
HipaccVX, can achieve better results than the state-of-the-art approaches
Nvidia VisionWorks and Halide-HLS.
- Abstract（参考訳）: ハイパフォーマンスに最適化されたヘテロジニアスプラットフォーム向けのプログラムを書くことは難しい。これは、基本的に異なるプログラミングパラダイムと言語に基づいたアーキテクチャ固有の最適化で、コードを低レベルに調整する必要があるためである。
OpenVXは、グラフ実行モデルに基づくロイヤリティフリーな業界標準によるコンピュータビジョンアプリケーションのこの問題を解決することを約束している。
しかし、OpenVXのアルゴリズム空間は、視覚関数の小さなセットに制約されている。
これは標準に含まれない計算の高速化を妨げる。
本稿では,OpenVX視覚関数を解析し,直交する計算抽象化の集合を求める。
これらの抽象化に基づいて、既存のドメイン固有言語(dsl)をopenvx環境に結合し、ユーザ定義ノードの定義のためにプログラマに言語構造を提供します。
このようにして、標準的なコンピュータビジョン関数を用いてOpenVXグラフ実装では検出できない最適化を可能にする。
これらの最適化により、Nvidia GTX GPUのスループットを2倍にし、ベンチマークでXilinx Zynq FPGAのリソース使用量を50%削減できる。
最後に,提案するコンパイラフレームワークであるHipaccVXは,最新のNvidia VisionWorksやHalide-HLSよりも優れた結果が得られることを示す。
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