使用Data.Array.Accelerate的并行编程

Question

Situation

目前，我正在从事一个处理边缘检测的项目。因此，我想使用加速数组来计算算法，以获得更好的性能。不幸的是，我对函数式编程和并行编程非常陌生，我不知道该怎么做。

问题

为了将给定的图像转换为灰度，甚至执行边缘检测，我需要访问数组的每个像素/值。

使用非加速数组( Data.Array包)，我可以使用(!)-operator来获得所需的值。

使用加速数组( Data.Array.Accelerate包)有类似的函数，如。

(!) :: (Shape ix, Elt e) => Acc (Array ix e) -> Exp ix -> Exp e 描述:从数组中提取标量的表达式表单。 (!!) :: (Shape ix, Elt e) => Acc (Array ix e) -> Exp Int -> Exp e 描述:从线性索引的数组中提取标量的表达式表单。

。。但它们总是以返回加速表达式值(Exp e)而结束，这就引出了我的问题。

问题

是否有可能从Exp数据类型中“解压”值，或者您还建议我做什么？

示例

从图像到加速数组的转换工作。

toArr :: Image PixelRGB8 -> Acc (Array DIM2 (Pixel8, Pixel8, Pixel8))
toArr img = use $ fromFunction (Z :. width :. height) (\(Z :. x :. y) -> let (PixelRGB8 r g b) = pixelAt img x y in (r, g, b))
            where width = imageWidth img
                  height = imageHeight img

。。但我不知道反之亦然，因为我需要访问表达式值才能从宽度/高度/像素生成图像。

toJuicy :: Acc (Array DIM2 (Pixel8, Pixel8, Pixel8)) -> Image PixelRGB8 
toJuicy arr = undefined

任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

必须强调的是，Accelerate不仅仅是“正常的并行化”--特别是SIMD并行化，它在GPU上工作得最好。但是你不能仅仅从GPU内存中读出任意的值，至少不能不损失所有的性能优势，因为这个内存完全不是为随机访问而优化的，而是只有在“批处理模式”下才能正常工作。因此，执行实际工作的库函数总是返回一个Acc / Exp值，因此中间结果实际上可以保留在GPU (或其他并行处理器)上。

现在，在CPU上执行加速代码也是可能的，在这种情况下，这个问题不会真正出现。但是，即使在这里，接口也是一致的；您应该始终执行昂贵的计算，并且只在最后将结果检索回“normal Haskell值”。

为了完成这个检索，每个特定于设备的后端都提供了一个run函数，例如Data.Array.Accelerate.LLVM.Native.run。