論文の概要: Scalable GPU-Accelerated Euler Characteristic Curves: Optimization and Differentiable Learning for PyTorch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20271v1
• Date: Thu, 23 Oct 2025 06:59:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:17.459814
• Title: Scalable GPU-Accelerated Euler Characteristic Curves: Optimization and Differentiable Learning for PyTorch
• Title（参考訳）: スケーラブルGPU加速型オイラー特性曲線:PyTorchの最適化と微分学習
• Authors: Udit Saxena,
• Abstract要約: 我々は,Euler Characteristics Curve(ECC)向けに最適化されたGPUカーネルを提案し,合成グリッド上でのGPU実装よりも16-2000"Oの高速化を実現した。 エンドツーエンドの学習を可能にする差別化可能なPyTorch層を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Topological features capture global geometric structure in imaging data, but practical adoption in deep learning requires both computational efficiency and differentiability. We present optimized GPU kernels for the Euler Characteristic Curve (ECC) computation achieving 16-2000\"O speedups over prior GPU implementations on synthetic grids, and introduce a differentiable PyTorch layer enabling end-to-end learning. Our CUDA kernels, optimized for Ampere GPUs use 128B-coalesced access and hierarchical shared-memory accumulation. Our PyTorch layer learns thresholds in a single direction via a Differentiable Euler Characteristic Transform-style sigmoid relaxation. We discuss downstream relevance, including applications highlighted by prior ECC work, and outline batching/multi-GPU extensions to broaden adoption.
• Abstract（参考訳）: トポロジカルな特徴は画像データのグローバルな幾何学的構造を捉えるが、ディープラーニングの実践には計算効率と微分可能性の両方が必要である。 我々は,Euler Characteristics Curve(ECC)計算のために最適化されたGPUカーネルを合成グリッド上でのGPU実装よりも16-2000\"Oの高速化を実現し,エンド・ツー・エンドの学習を可能にするPyTorch層を導入している。 Ampere GPU向けに最適化されたCUDAカーネルは、128BのCoalescedアクセスと階層的な共有メモリ蓄積を使用する。 我々のPyTorch層は、微分可能なオイラー特性変換型シグモイド緩和により、一方向の閾値を学習する。 我々は、前回のECC作業で強調されたアプリケーションを含む下流の関連性について議論し、採用を広げるためにバッチ/マルチGPU拡張の概要を述べる。

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