- Включение перемещения данных и конвейерной обработки вычислений в компиляторе глубокого обучения(arXiv)
Автор:Гуюэ Хуан, Ян Бай, Лю Лю, Юкэ Ван, Бэй Ю, Юфэй Дин, Юань Се
Аннотация:Конвейерная обработка между загрузкой данных и вычислением является важной оптимизацией тензорных программ для графических процессоров. Многоступенчатая конвейерная обработка в многоуровневой иерархии буферов графического процессора особенно необходима в новейших графических процессорах NVIDIA Ampere для сокращения простоя ресурсов и обеспечения производительности ядра. В настоящее время люди полагаются на библиотеки, написанные такими экспертами, как cuBLAS, для доступа к оптимизации конвейерной обработки, а не через преобразование тензорной программы, которое не расширяется для новых операторов и не компонуется с предыдущими оптимизациями тензорного компилятора. Мы представляем ALCOP, инфраструктуру автоматической конвейерной обработки, основанную на инфраструктуре TVM, которая преодолевает три критических препятствия при создании кода для конвейерной обработки: обнаружение применимых для конвейерной обработки буферов, преобразование программы для многоуровневой многоэтапной конвейерной обработки и эффективный поиск параметров расписания за счет включения статического анализа. . Эксперименты показывают, что ALCOP может генерировать программы со средним ускорением в 1,23 раза (до 1,73x) по сравнению с обычным TVM. В сквозных моделях ALCOP может улучшить TVM до 1,18x, а XLA — до 1,64x. Кроме того, наша модель производительности значительно повышает эффективность процесса настройки расписания и позволяет находить расписания на 99 % быстрее, чем при полном переборе, при этом затраты на испытания в 40 раз меньше.
2.интеллектуальная, ориентированная на безопасность, ресурсоэффективная модель управления ресурсами для сред облачных вычислений(arXiv)
Автор:Дипика Саксена, Ашутош Кумар Сингх
Аннотация: в этом документе предлагается концептуальная модель безопасной и эффективной модели управления рабочими нагрузками в облачных средах. В этой модели блок управления ресурсами используется для рационального распределения энергии и производительности виртуальных машин, обеспечивая при этом безопасную обработку приложений пользователей путем защиты от утечек данных из-за несанкционированного доступа к виртуальным машинам в режиме реального времени. Блок управления ресурсами управляется безопасным блоком управления виртуальными машинами, который предназначен для генерации информации о несанкционированном доступе или каналах связи между активными виртуальными машинами. Кроме того, блок анализа рабочей нагрузки одновременно работает для оценки информации об использовании ресурсов, чтобы помочь блоку управления ресурсами в эффективном распределении виртуальных машин. В отличие от предыдущих работ, в которых используются механизмы контроля доступа, шифрование и дешифрование данных перед передачей и использование туннелирования для предотвращения несанкционированного доступа к виртуальным машинам, что увеличивает избыточные вычислительные затраты, предлагаемая модель работает по-разному для эффективного достижения одной и той же цели.
3.IM: пакет R для вычисления моментов изображения и инвариантов моментов(arXiv)
Автор: Эллисон Ирвин, Тан Данг, М. Мурат Дундар, Бартек Раджва
Аннотация:инварианты моментов — это хорошо зарекомендовавшие себя и эффективные дескрипторы формы для классификации изображений. В этом отчете мы представляем пакет для R-языка под названием IM, который реализует вычисление моментов для изображений и позволяет восстанавливать изображения из моментов в рамках объектно-ориентированной структуры. С помощью библиотеки IM можно вычислить несколько типов моментов, включая дискретные и непрерывные моменты Чебышева, Гегенбауэра, Лежандра, Кравчука, двойные моменты Хана, обобщенные псевдо-Цернике, Фурье-Меллина и радиальные гармонические моменты Фурье. Кроме того, пользовательские двумерные типы моментов могут быть рассчитаны с использованием комбинаций двух различных типов полиномов. Метод полярного преобразования координат пикселей используется для обеспечения приблизительной инвариантности к вращению для моментов, ортогональных над прямоугольником. В этом отчете обсуждаются различные типы полиномов, используемых для расчета моментов, а также сравнение реконструкции и времени работы. Приведены примеры классификации изображений с использованием моментов изображения.
