| 講演名 | 2021-01-21 ［招待講演］画像処理の高性能計算 福嶋 慶繁(名工大), |
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| 抄録(和) | カメラの高画素化に伴い，画像処理を高速に実行する要求は高まり続けている．本稿では，この要求を満たすための画像処理の高能率計算について述べる．画像処理を高速化するためには，アルゴリズムを設計する以外にも，プログラミング等の実装からの高速化の影響は大きい．これは，計算機アーキテクチャがより複雑化したため，並列化やキャッシュ再利用などをうまく取り扱ったプログラムを記述しないと，計算機の性能を十分に引き出せなくなったためである．プログラミング言語Halideは，これらの記述をサポートする画像処理特化型のプログラミング言語である．Halideは，アルゴリズムの記述と計算方法の記述を分離して書くことができる言語であり．計算方法では，どのようにメモリを使い，どの順番で計算し，どのように並列計算するのかなどが，アルゴリズムの記述を変えることなく変更できる．特にその変更で重要な概念が，「並列性」，「局所性」，「冗長計算」である．並列計算時に，キャッシュ効率を上げようと，データアクセスを局所化すると，非同期計算を保証するために冗長計算が必要になる．並列性，局所性を上げ，高効率化するために，冗長計算をする必要が生まれるためトレードオフが生じる．本稿では，これらに加えて「近似計算」と「精度」も含めた高性能計算を考える．画像処理において，処理に依存しない汎用的な高速化は，サブサンプルなどによるデータの削減である．単純に情報量を削減すれば，処理時間は短くなる．これは，符号化におけるRD曲線のように情報量と精度のトレードオフを考えることが，高速化においては速度と精度のトレードオフを取ることに相当する．本稿では，これらの概念を示すいくつかの研究事例を紹介し，画像処理における高能率計算がどのようになるかの展望を述べる． |
| 抄録(英) | As cameras become higher resolution, the demand for high-performance image processing continues to increase. In this paper, we describe a high-performance computing for image processing for this demand. Speeding up image processing, design of algorithms is important. Also, the impact of implementation, such as programming, is much larger than expected. This is because computer architectures have become more complex, and programs that do not handle parallelization, efficient caching, etc. well must be written to fully exploit the performance of the computer. The Halide programming language is a programming language specialized for image processing that supports these types of descriptions. Halide can describe algorithms and computation schedules separately. In terms of the computation scheduling, how to use memory, how to compute, how to compute in parallel, etc., can be changed arbitrarily without changing the algorithm description. The critical concepts in such changes are "parallelism," "locality," and "redundancy." When data access is localized to increase cache efficiency during parallel computation, redundant computation is required to guarantee asynchronous computation. In this paper, we consider high-performance computing, including the trade-off between "approximated computing" and "accuracy" in addition to the above. In this paper, we introduce some research examples that illustrate these concepts, and describe the prospects for highly efficient computation in image processing. |
| キーワード(和) | 高速化 / 近似計算 / Halide / 画像処理 |
| キーワード(英) | Acceleration / Approximated Computing / Halide / Image Processing |
| 資料番号 | IE2020-35 |
| 発行日 | 2021-01-14 (IE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE |
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| 開催期間 | 2021/1/21(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 画像処理・符号化および一般 |
| テーマ（英） | Image Processing, Image Coding, etc |
| 委員長氏名（和） | 木全 英明(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Hideaki Kimata(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 児玉 和也(NII) / 高橋 桂太(名大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Kodama(NII) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) |
| 幹事氏名（英） | Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岩村 俊輔(NHK) / 工藤 忍(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shunsuke Iwamura(NHK) / Shinobu Kudo(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Image Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［招待講演］画像処理の高性能計算 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Talk] High-Performance Computing for Image Processing |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 高速化 / Acceleration |
| キーワード(2)（和/英） | 近似計算 / Approximated Computing |
| キーワード(3)（和/英） | Halide / Halide |
| キーワード(4)（和/英） | 画像処理 / Image Processing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 福嶋 慶繁 / Norishige Fukushima |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 発表年月日 | 2021-01-21 |
| 資料番号 | IE2020-35 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | IE-329 |
| ページ範囲 | pp.7-7(IE), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2021-01-14 (IE) |