Репа и ускорение сходства API
Библиотека репозитория Haskell предназначена для автоматического вычисления параллельных массивов на процессорах. Библиотека ускорения - это автоматические данные parallelism на графических процессорах. API-интерфейсы очень похожи, с идентичными представлениями N-мерных массивов. Можно даже переключаться между массивами ускорения и репо с fromRepa и toRepa в Data.Array.Accelerate.IO:
fromRepa :: (Shapes sh sh', Elt e) => Array A sh e -> Array sh' e
toRepa :: Shapes sh sh' => Array sh' e -> Array A sh e
Существует несколько бэкендов для ускорения, включая LLVM, CUDA и FPGA (см. рис. 2 из http://www.cse.unsw.edu.au/~keller/Papers/acc-cuda.pdf). Я обнаружил repa backend для ускорения, хотя библиотека, похоже, не поддерживается. Учитывая, что репа и ускорение моделей программирования схожи, я надеюсь, что есть элегантный способ переключения между ними, то есть функции, написанные один раз, могут быть выполнены с помощью repa R.computeP или с одним из ускоренных бэкендов, например. с функцией CUDA .
Две очень похожие функции: Repa и Accelerate на тыкве
Возьмите простую функцию порога обработки изображений. Если значение пикселя в градациях серого меньше 50, то оно равно 0, в противном случае оно сохраняет свое значение. Вот что он делает с тыквой:
В следующем коде представлены repa и ускоряются реализации:
module Main where
import qualified Data.Array.Repa as R
import qualified Data.Array.Repa.IO.BMP as R
import qualified Data.Array.Accelerate as A
import qualified Data.Array.Accelerate.IO as A
import qualified Data.Array.Accelerate.Interpreter as A
import Data.Word
-- Apply threshold over image using accelerate (interpreter)
thresholdAccelerate :: IO ()
thresholdAccelerate = do
img <- either (error . show) id `fmap` A.readImageFromBMP "pumpkin-in.bmp"
let newImg = A.run $ A.map evalPixel (A.use img)
A.writeImageToBMP "pumpkin-out.bmp" newImg
where
-- *** Exception: Prelude.Ord.compare applied to EDSL types
evalPixel :: A.Exp A.Word32 -> A.Exp A.Word32
evalPixel p = if p > 50 then p else 0
-- Apply threshold over image using repa
thresholdRepa :: IO ()
thresholdRepa = do
let arr :: IO (R.Array R.U R.DIM2 (Word8,Word8,Word8))
arr = either (error . show) id `fmap` R.readImageFromBMP "pumpkin-in.bmp"
img <- arr
newImg <- R.computeP (R.map applyAtPoint img)
R.writeImageToBMP "pumpkin-out.bmp" newImg
where
applyAtPoint :: (Word8,Word8,Word8) -> (Word8,Word8,Word8)
applyAtPoint (r,g,b) =
let [r',g',b'] = map applyThresholdOnPixel [r,g,b]
in (r',g',b')
applyThresholdOnPixel x = if x > 50 then x else 0
data BackendChoice = Repa | Accelerate
main :: IO ()
main = do
let userChoice = Repa -- pretend this command line flag
case userChoice of
Repa -> thresholdRepa
Accelerate -> thresholdAccelerate
Вопрос: могу ли я написать это только один раз?
Реализации thresholdAccelerate и thresholdRepa очень похожи. Есть ли элегантный способ написать функции обработки массивов один раз, затем выбрать многоядерные процессоры (repa) или графические процессоры (ускорить) в коммутаторе программно? Я могу думать о выборе моего импорта в соответствии с тем, хочу ли я, чтобы CPU или GPU импортировал либо Data.Array.Accelerate.CUDA, либо Data.Array.Repa для выполнения действия типа Acc a с помощью:
run :: Arrays a => Acc a -> a
Или, чтобы использовать класс типа, например. что-то примерно такое:
main :: IO ()
main = do
let userChoice = Repa -- pretend this is a command line flag
action <- case userChoice of
Repa -> applyThreshold :: RepaBackend ()
Accelerate -> applyThreshold :: CudaBackend ()
action
Или это так, что для каждой функции параллельного массива, которую я хочу выразить как для процессоров, так и для графических процессоров, я должен реализовать ее дважды - один раз с библиотекой repa и снова с библиотекой ускорения?