悪天候が予想されますが予定通り実施します。皆様のご参加をお待ちしております。※状況により懇親会を早めに切り上げる可能性はございます

スケジュール

12:30~ 開場

13:00~「Prelude to Halide」（株式会社フィックスターズ　丸岡晃）

本勉強会のテーマである「Halide」DSLについて、本勉強会の導入として概要を説明します。どのようなアプリケーションに対するドメイン固有言語なのか？アルゴリズムとスケジューリングの恩恵とは何か？コンパイルフローにおいてどのような最適化がされるのか？などを紹介します。

またループモデルを線形代数的に表現出来るPolyhedral Modelを題材に取り上げて、Halide IRやHalide内部における解析・最適化パスの仕組みや実装の概要を説明し、コンパイラ最適化におけるHalide IRの恩恵を示します。

13:45~「Halide for Memory」（@koumeitomida）

画像処理パイプラインやdeep neural networkの計算を高速化する場合、thread並列やSIMD命令を使うほかにcache memoryをうまく使うことが重要となります。Halideのschedule機能を使うと手軽に計算機の階層メモリを積極的に意識したプログラミングができますので、その概要を説明します。

14:30~14:45 休憩

14:45~15:30「計算スケジューリングの効果：もし，Halideがなかったら？」（名古屋工業大学 福嶋慶繁）

画像処理プログラムは計算順序（スケジューリング）によって大きく性能が変わる．これは，2次元畳み込みフィルタといった基本的なフィルタでも該当する．このフィルタをセパラブルフィルタとして実装すると，数百通りの実装の可能性がある．これを100通り以上のパターンを人力で実装し， HalideのようなDSLがなければどれだけ実装が困難かを示す．

15:30~16:15「Tiramisu、ちょこっと、味見してみました！」（@Vengineer）

1990年に日本でもブームになった「ティラミス」。 それと同じ名前の「Tiramisu」。それが今回発表する内容です。 「Tiramisu」は、今回の勉強会のお題である「Halide」 と「ISL (Integer set library)」を利用しています。 「Halide」と「ISL」は、 Facebook Researchの「Tensor Comprehensions」(Cupy v5では、Tensor Comprehensionsをサポート)でも利用されています。

16:15~17:00 「Tensor Comprehensionsにみる、Halide IRの汎用性」（Fixstars Solutions 飯塚拓郎）

2018年2月にFacebook Researchが公開したTensor Comprehensions（以下TC）は、Deep Neural Networkの最適化フレームワークです。モデルの内部表現としてHalide IRを用いており、Polyhedral変換というテクニックを用いて各レイヤの計算をハードウェアに最適な形に変換します。この発表ではTCがどのようにHalide IRを活用しているかを解説し、Halide IRのもつ汎用性について示します。

17:00~ LT & 懇親会

LT発表枠も随時募集中です。時間は15分程度を目安にお願いします。

入場方法

時間：12:30～13：00
場所：東京都品川区大崎1-11-1 ゲートシティ大崎ウエストタワー3階 　総合受付前
※ プレートを持ってお待ちしています
※「受付票」をスマートフォン等で提示をお願います

なお、 遅延等で遅れる際はお迎えに伺いますので、3階総合受付前でお待ち頂き、下記アドレス宛にご連絡下さい。

event@fixstars.com

フィックスターズの代表番号は、留守番電話となり通じませんので、ご連絡はメールにてお願いいたします。

懇親会について

LT会場にて軽食＋ドリンクが出ます。参加費は無料です。