在Halide中運用機器學習方法來進行異質計算

清水悠揮

doi:10.6342/NTU201701638

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在Halide中运用机器学习方法来进行异质计算

Machine Learning Based Approach for Achieving Heterogeneous Computing in Halide

清水悠挥 , 硕士　　导师：廖世伟　　

英文 DOI： 10.6342/NTU201701638

Halide ；影像处理；异质计算；机器学习； Halide ； Image Processing ； Heterogeneous Computing ； Machine Learning

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摘要 │ 参考文献 (11) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

General Purpose GPUs (GPGPU) have become common-place for running general purpose data-parallel applications, and Heterogeneous multi-core platforms are increasing being significant due to its availability and performance improvement. Additionally, the image processing pipelines are becoming essential computing components in a wide range of applications, and it is apparent that running these application on heterogeneous environment can gain better performance. However, it is very difficult to find out the best task partitioning among different devices since each pipeline prefers different devices following its characteristics. In this paper, I propose a machine learning based approach for fining out the best partitioning automatically, and develop a framework for Halide, which is a DSL proved to be an effective system for image processing pipelines. The result of our experiment shows the better performance than the previous work which is purely dynamic approach, and most of the pipelines gain performance improvement over running single devices.

参考文献 ( 11 ) 〈TOP〉

[1]. Grewe, Dominik, and Michael F. P. OâBoyle. "A Static Task Partitioning Approach for Heterogeneous Systems Using OpenCL." Lecture Notes in Computer Science Compiler Construction (2011): 286-305.
连结：
[3]. Ragan-Kelley, Jonathan, Andrew Adams, Sylvain Paris, Marc Levoy, Saman Amarasinghe, and Fredo Durand. "Decoupling Algorithms from Schedules for Easy Optimization of Image Processing Pipelines." ACM Transactions on Graphics 31.4 (2012)
连结：
[4]. Wen, Yuan, Zheng Wang, and Michael F. P. O'boyle. "Smart Multi-task Scheduling for OpenCL Programs on CPU/GPU Heterogeneous Platforms." 2014 21st International Conference on High Performance Computing (HiPC) (2014)
连结：
[5]. Mullapudi, Ravi Teja, Andrew Adams, Dillon Sharlet, Jonathan Ragan-Kelley, and Kayvon Fatahalian. "Automatically Scheduling Halide Image Processing Pipelines." ACM Transactions on Graphics 35.4 (2016): 1-11.
连结：
[6]. Sun, Enqiang, Dana Schaa, Richard Bagley, Norman Rubin, and David Kaeli. "Enabling Task-level Scheduling on Heterogeneous Platforms." Proceedings of the 5th Annual Workshop on General Purpose Processing with Graphics Processing Units - GPGPU-5 (2012)
连结：

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