Планирование взвешенной суммы в Halide

Я реализую функцию радиального базиса в Halide, и хотя она у меня успешно работает, она довольно медленная. Для каждого пикселя я вычисляю расстояние, затем беру взвешенную сумму этого расстояния для получения результата. Для перебора весов я использую RDom (как показано ниже). В этой реализации каждое вычисление пикселя требует перезагрузки всех многих (3000+) весов, отсюда и низкая скорость.

Мой вопрос заключается в том, как в этом случае воспользоваться преимуществами функции планирования Halide. Я хочу загрузить некоторые веса, вычислить частичные взвешенные суммы для подмножества пикселей, загрузить следующий набор весов и продолжить до завершения. Это сохраняет локальность для каждой меньшей группы весов, и это именно то, для чего создан Halide. К сожалению, я не нашел ничего для этой конкретной проблемы. RDom, кажется, находится на более низком уровне абстракции, чем примитивы планирования, поэтому неясно, как это запланировать.

Приветствуются любые альтернативные предложения по реализации взвешенной суммы в Halide. Не нужно делать это с RDom, я просто не знаю другого способа.

  Func rbf_ctrl_pts("rbf_ctrl_pts");
    // Initialization with all zero
    rbf_ctrl_pts(x,y,c) = cast<float>(0);
    // Index to iterate with
    RDom idx(0,num_ctrl_pts);
    // Loop code
    // Subtract the vectors 
    Expr red_sub   = (*in_func)(x,y,0) - (*ctrl_pts_h)(0,idx);
    Expr green_sub = (*in_func)(x,y,1) - (*ctrl_pts_h)(1,idx);
    Expr blue_sub  = (*in_func)(x,y,2) - (*ctrl_pts_h)(2,idx);
    // Take the L2 norm to get the distance
    Expr dist      = sqrt( red_sub*red_sub +
                              green_sub*green_sub +
                              blue_sub*blue_sub );
    // Update persistant loop variables
    rbf_ctrl_pts(x,y,c) = select( c == 0, rbf_ctrl_pts(x,y,c) +
                                    ( (*weights_h)(0,idx) * dist),
                                  c == 1, rbf_ctrl_pts(x,y,c) +
                                    ( (*weights_h)(1,idx) * dist),
                                          rbf_ctrl_pts(x,y,c) +
                                    ( (*weights_h)(2,idx) * dist));

halide
person Kantthpel    schedule 25.10.2016    source источник
comment
Удален тег   -  person Kantthpel    schedule 26.10.2016

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Вы можете использовать split или tile и rfactor в idx-измерении rbf_ctrl_pts для факторизации и планирования операции сокращения. С помощью этих механизмов можно получить локальность весов. Я не уверен на 100%, что ассоциативный доказатель справится с выбором, поэтому может потребоваться развернуть по каналам или перейти к использованию кортежа по каналам, хотя в приведенном выше коде я не уверен, что выбор делает что-либо по сравнению к прохождению c через.

person Zalman Stern    schedule 25.10.2016
comment
Да, я думаю, что последний этап должен быть таким: rbf_ctrl_pts(x,y,c) += ((*weights_h)(c,idx) * dist); - person Andrew Adams; 25.10.2016
comment
Спасибо, хотя rbf_ctrl_pts имеет только размеры x, y и c из моего понимания определений Func. Могу ли я использовать split/tile для idx, даже если его нет в определении функции? - person Kantthpel; 26.10.2016