DNN高速化ライブラリ : Demitasse

Vengineerの戯言 : Twitter
SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった

Demitasse〜DNN高速化ライブラリを公開しましたによると、

Satoshi Kondo, “Demitasse: SPMD Programing Implementation of Deep Neural Network Library for Mobile Devices”, ML Systems Workshop NIPS 2016のソースコードを公開したそうな。

引用
llvmとispcを使い，Deep Learningの計算を高速化します．
Demitasseによれば，iOSデバイス上でもGPUを使わずに数百msecの時間で，Caffe Model Zooによる画像認識を実行することができます．

にあるように、ispcを使っていると。

ispcはこのブログ、ispc v1.9リリースでも取り上げていますが、

Intel SPMD Program Compilerのことで、SIMD化をしてくれるものです。

Demitasseのispcのコードは、ここにあります。

例えば、softmaxのコードは、こんな感じ

引用

uniform float max_func(uniform int in_node, const uniform float data[]) {
  float m = 0.0f;
  foreach (i = 0...in_node) {
    m = max(m, data[i]);
  }
  return reduce_max(m);
}

uniform float all_func(uniform int in_node, uniform float m, const uniform float data[]) {
  float all = 0.0f;
  foreach (i = 0...in_node) {
    all += exp(data[i] - m);
  }
  return reduce_add(all);
}

export void ispc_softmax(uniform int in_node, uniform float a[], uniform float result[]) {
  uniform float m   = max_func(in_node, a);
  uniform float all = all_func(in_node, m, a);
  foreach (i = 0 ... in_node) {
    result[i] = exp(a[i] - m) / all;
  }
}

export void ispc_softmax_df(uniform int in_node, uniform float a[], uniform float result[]) {
  foreach (i = 0 ... in_node) {
    result[i] = a[i] * (1.0f - a[i]);
  }
}

慣れるまでは、ちょっとわかりづらいですが、

ispcはバックエンドにLLVMを使っています。