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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-12-11 15:30 ［特別招待講演］ハードウェアを活用した高速な高能率画像処理 ○福嶋慶繁（名工大）  CS2023-83 IE2023-25 |
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| 抄録 | （和） | 画像信号処理の高速化は，様々な環境でのアプリケーション実現のために重要である． 限られた計算資源の中で画像処理を一定時間以内に終わらせるためには，画像処理アルゴリズムの選択から，そのハードウェア実装まで総合的に考える必要がある． しかしながら，ハードウェアの特性まで含めてプログラムを記述すると非常に冗長になりハードウェア特化毎に特化したプログラムの記述は煩雑である． 加えて，近年は，CPUのSIMD機能やマルチコア並列化，GPUの超並列コアに加えて，行列演算ユニット（Intel AMX, NVIDIA TensorCores, TPUなど）様々なアクセラレータがありこれらを有効活用しなければ高速なコード生成は不可能である． 加えて，並列計算機にとってアルゴリズムの選択も重要でありアルゴリズムの並列性とハードウェアの組み合わせ，ハードウェアにとって適切な計算順序を選ぶ必要がある． また，次世代計算機として期待される量子計算機の登場も待たれつつあり，ますます複雑性していくことが予想される． そのため，これらを実現するためには人手でプログラムを最適化するには困難になってきている． 本稿では，これらを解決するための並列アルゴリズム，ハードウェア最適化，それらを考慮するためのプログラミング言語やコンパイラについて述べ，高効率な画像処理計算を実現するためのアプローチを紹介する． |
| （英） | High-speed image signal processing is important to realize applications in various environments. To complete image processing within a certain time with limited computing resources, it is necessary to comprehensively consider everything from the selection of image processing algorithms to their hardware implementation. However, writing a program that includes hardware characteristics is extremely verbose, and writing specialized programs for each hardware specialization is cumbersome. In addition, in recent years, in addition to SIMD functions and multi-core parallelization of CPUs and massively parallel cores of GPUs, there are various accelerators such as matrix operation units (Intel AMX, NVIDIA TensorCores, TPU, etc.), and high-speed code generation is impossible without effectively utilizing these accelerators. In addition, the choice of algorithm is also important for parallel computers, and it is necessary to select a combination of algorithm parallelism and hardware, as well as an appropriate computation sequence for the hardware. In addition, quantum computers are expected to emerge as the next generation of computers, and are expected to become increasingly complex. Therefore, it is becoming difficult to manually optimize programs to achieve these goals. This paper describes parallel algorithms, hardware optimization, programming languages and compilers to solve these problems and introduces an approach to realize highly efficient image processing computation. |
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| キーワード | （和） | 並列画像処理 / 高速化 / ドメイン固有言語 / ハードウェアアクセラレータ / / / / |
| （英） | parallel image processing / acceleration / domain-specific language / hardware accelerator / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 305, CS2023-83, pp. 16-16, 2023年12月. | |
| 資料番号 | CS2023-83 | |
| 発行日 | 2023-12-04 (CS, IE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CS2023-83 IE2023-25 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE CS IPSJ-AVM |
| 開催期間 | 2023-12-11 - 2023-12-12 |
| 開催地（和） | 九州工業大学 若松キャンパス |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology |
| テーマ（和） | 画像符号化，通信・ストリーム技術，一般 |
| テーマ（英） | Image coding, Communications and streaming technologies, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2023-12-IE-CS-AVM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ハードウェアを活用した高速な高能率画像処理 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | High-Performance Image Processing Utilizing Hardware |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 並列画像処理 / parallel image processing |
| キーワード(2)（和/英） | 高速化 / acceleration |
| キーワード(3)（和/英） | ドメイン固有言語 / domain-specific language |
| キーワード(4)（和/英） | ハードウェアアクセラレータ / hardware accelerator |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福嶋 慶繁 / Norishige Fukushima / フクシマ ノリシゲ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： nitech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-12-11 15:30:00 |
| 発表時間 | 45分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CS2023-83, IE2023-25 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.305(CS), no.306(IE) |
| ページ範囲 | p.16 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2023-12-04 (CS, IE) |
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