這是最後四節的中譯部分
官方 Tutorial 的翻譯也到此告一段落
若有不恰當, 錯譯或是更好的表示方式還請不吝指教
以下為前7個部分的聯結
Halide Tutorial 非官方中譯 - Part 1
Halide Tutorial 非官方中譯 - Part 2
Halide Tutorial 非官方中譯 - Part 3
Halide Tutorial 非官方中譯 - Part 4
Halide Tutorial 非官方中譯 - Part 5
Halide Tutorial 非官方中譯 - Part 6
Halide Tutorial 非官方中譯 - Part 7
後續希望能針對應用這些技巧提供心得與 case study
==
// 這節示範如何使用 Func::in 與 ImageParam::in 對一個函式在不同地方以不同方式排程
// 並且階段地自 Func 或 ImageParam 載入
#include "Halide.h"
#include <stdio.h>
using namespace Halide;
int main(int argc, char **argv) {
// 宣告後續會使用到的變數
Var x("x"), y("y"), xo("xo"), yo("yo"), xi("xi"), yi("yi");
// 這節將使用 Func::in 與 ImageParam::in 指令來包裝一個 Func 或是 ImageParam
{
// 考量一個簡單二階 pipeline
Func f("f_local"), g("g_local");
f(x, y) = x + y;
g(x, y) = 2 * f(x, y) + 3;
f.compute_root();
// 這將產生下列巢狀 loop:
// for y:
// for x:
// f(x, y) = x + y
// for y:
// for x:
// g(x, y) = 2 * f(x, y) + 3
// 使用 Func::in 能夠在介於 f 與 g 之間插入一個單獨排程的函式
Func f_in_g = f.in(g);
f_in_g.compute_root();
// 同樣地, 能夠如下地串聯起來:
// f.in(g).compute_root();
// 這將產生下列巢狀 loop:
// for y:
// for x:
// f(x, y) = x + y
// for y:
// for x:
// f_in_g(x, y) = f(x, y)
// for y:
// for x:
// g(x, y) = 2 * f_in_g(x, y) + 3
g.realize(5, 5);
// 下圖為視覺化結果
Your browser does not support the video tag :(
// 排程指令 f.in(g) 會以包裝後的函式取代在 'g' 中 'f' 的呼叫.
// 實際上它以下列方式改寫了上面原本的 pipeline
{
Func f_in_g("f_in_g"), f("f"), g("g");
f(x, y) = x + y;
f_in_g(x, y) = f(x, y);
g(x, y) = 2 * f_in_g(x, y) + 3;
f.compute_root();
f_in_g.compute_root();
g.compute_root();
}
// 在隔離方式上, 像轉換的計算似乎沒多大意義, 但這能被應用在多樣的排程技巧上
}
{
// 在上面的排程, 僅有 'g' 所產生的 'f' 呼叫被取代
// 其他對 f 產生的呼叫依然直接地使用 'f'
// 若希望廣域地以一個包裝函式取代所有 'f' 的呼叫, 那麼就使用 f.in()
// 考慮下列有兩個 stage 使用 f 的三階 pipeline:
Func f("f_global"), g("g_global"), h("h_global");
f(x, y) = x + y;
g(x, y) = 2 * f(x, y);
h(x, y) = 3 + g(x, y) - f(x, y);
f.compute_root();
g.compute_root();
h.compute_root();
// 將所有在 'g' 與 'h' 中的 'f' 呼叫以一個包裝函式取代:
f.in().compute_root();
// 等義的巢狀 loop:
// for y:
// for x:
// f(x, y) = x + y
// for y:
// for x:
// f_in(x, y) = f(x, y)
// for y:
// for x:
// g(x, y) = 2 * f_in(x, y)
// for y:
// for x:
// h(x, y) = 3 + g(x, y) - f_in(x, y)
h.realize(5, 5);
// 下圖為視覺化結果
Your browser does not support the video tag :(
}
{
// 亦能夠給予 g 與 h 屬於各自的 f 包裝函式
// 這次在各自巢狀 loop 內部排程, 這是無法以單一包裝函式所達到的
Func f("f_unique"), g("g_unique"), h("h_unique");
f(x, y) = x + y;
g(x, y) = 2 * f(x, y);
h(x, y) = 3 + g(x, y) - f(x, y);
f.compute_root();
g.compute_root();
h.compute_root();
f.in(g).compute_at(g, y);
f.in(h).compute_at(h, y);
// 這產生了下列巢狀 loop:
// for y:
// for x:
// f(x, y) = x + y
// for y:
// for x:
// f_in_g(x, y) = f(x, y)
// for x:
// g(x, y) = 2 * f_in_g(x, y)
// for y:
// for x:
// f_in_h(x, y) = f(x, y)
// for x:
// h(x, y) = 3 + g(x, y) - f_in_h(x, y)
h.realize(5, 5);
// 下圖為視覺化結果
Your browser does not support the video tag :(
}
{
// 至今這可能像是許多無意義的記憶體複製
// 而 Func::in 能與其他排程指令合併來達到不同的用途
// 首先確認對於不同的函式建立了個別的實現並且以不同方式排程
// 以幾乎相同的 pipeline 開始
Func f("f_sched"), g("g_sched"), h("h_sched");
f(x, y) = x + y;
g(x, y) = 2 * f(x, y);
// h 使用 f 的一個較遠區域
h(x, y) = 3 + g(x, y) - f(x + 93, y - 87);
// 這次以 inline 方式使用 f
// f.compute_root();
g.compute_root();
h.compute_root();
f.in(g).compute_at(g, y);
f.in(h).compute_at(h, y);
// g 與 h 現在透過個別的包裝函式來呼叫 f. The wrappers are
// 排程是透過包裝函式, 若無則 f 是以 inline 方式置於兩個包裝函式中.
// 這兩者將獨立計算呼叫其所需的 f 區域.
// 當以 compute_root 排程 f 函式, 將會計算 g 與 h 所需範圍的區域方塊,
// 而當中可能多數都是不被需要的資料.
// 因此亦能夠各自不同地排程
// 為了排程, 包裝函式自原始函式繼承了純變數,
// 因此能夠使用在定義 f 時使用一樣的 x 與 y:
f.in(g).vectorize(x, 4);
f.in(h).split(x, xo, xi, 2).reorder(xo, xi);
// 請注意乎要 f.in(g) 在第二次呼叫時回傳的是在第一次呼叫已被建構的包裝函式,
// 並不會建構一個新的.
h.realize(8, 8);
// 下圖為視覺化結果
Your browser does not support the video tag :( // 請注意由於 f 是以 inline 方式被兩個包裝函式使用,
// 因此是包裝函式執行 f 的計算工作, 而非只是從已經計算好的資料載入
}
{
// Func::in 對於透過 Func 階段載入可能在堆疊或GPU 共享記憶體的中介 buffer 相當有用
// 考量一個轉置部份 compute_root 計算後結果的 pipeline:
Func f("f_transpose"), g("g_transpose");
f(x, y) = sin(((x + y) * sqrt(y)) / 10);
f.compute_root();
g(x, y) = f(y, x);
// 執行策略上要載入一個 f 的 4x4 tile 到暫存器中, 於暫存器中轉置並寫到 g 的 4x4 tile.
// 這裡使用 Func::in 來表示:
Func f_tile = f.in(g);
// 如此有了一個三階 pipeline:
// f -> f_tile -> g
// f_tile 會載入多個 f 向量, 寫入暫存器中並轉置, g 將這些資料寫回主記憶體.
g.tile(x, y, xo, yo, xi, yi, 4, 4)
.vectorize(xi)
.unroll(yi);
// 這裡將在 g 的 tile 計算 f_transpose,
// 並且使用 Func::reorder_storage 來說明 f_transpose 應以 column-major 方式存放
// 因此對於 g 的載入這些資料能以向量載入的形式達成
f_tile.compute_at(g, xo)
.reorder_storage(y, x)
.vectorize(x)
.unroll(y);
// 必須要小心確認 f_transpose 只以常數索引方式存取
// 全部於各自 compute_at 層次存在的 loop 的 unrolling/vectorization
// 有著這樣的特性. 僅被常數索引存取的記憶體配置將會被提升到暫存器中.
g.realize(16, 16);
// 下圖為視覺化結果
Your browser does not support the video tag :( }
{
// ImageParam::in 如同 Func::in 的行為, 能夠以類似的方式做階段載入
// 不再以轉置為例, 而用 ImageParam::in 來階段載入輸入影像至 GPU 共享記憶體,
// 如同明確管理的 cache 一般有效地使用 shared/local memory.
ImageParam img(Int(32), 2);
// 計算些微模糊化的輸入影像
Func blur("blur");
blur(x, y) = (img(x - 1, y - 1) + img(x, y - 1) + img(x + 1, y - 1) +
img(x - 1, y ) + img(x, y ) + img(x + 1, y ) +
img(x - 1, y + 1) + img(x, y + 1) + img(x + 1, y + 1));
blur.compute_root().gpu_tile(x, y, xo, yo, xi, yi, 8, 8);
// 以 ImageParam::in 建構的包裝函式 有著以 _0, _1 .. 等等所命名的純變數
// 對 blur 每個 tile 的變數排程, 並且將 _0 與 _1 對應到 gpu 執行緒
img.in(blur).compute_at(blur, xo).gpu_threads(_0, _1);
// Without Func::in, computing an 8x8 tile of blur would do
// 8*8*9 loads to global memory. With Func::in, the wrapper
// does 10*10 loads to global memory up front, and then blur
// does 8*8*9 loads to shared/local memory.
// 在不使用 Func::in 情況下, blur 計算 8x8 tile 需要 8*8*9 次 global memory 載入
// 而使用 With Func::in, 包裝函式於開始會作 10*10 次 global memory 載入
// 接著 blur 函式會自 shared/local memory 作 8*8*9 次載入
// 如同 Lesson 12 , 選擇適當的 GPU API
Target target = get_host_target();
if (target.os == Target::OSX) {
target.set_feature(Target::Metal);
} else {
target.set_feature(Target::OpenCL);
}
// 建立一個有趣的輸入影響
Buffer input(258, 258);
input.set_min(-1, -1);
for (int y = input.top(); y <= input.bottom(); y++) {
for (int x = input.left(); x <= input.right(); x++) {
input(x, y) = x * 17 + y % 4;
}
}
img.set(input);
blur.compile_jit(target);
Buffer<int> out = blur.realize(256, 256);
// 確認結果一致
for (int y = out.top(); y <= out.bottom(); y++) {
for (int x = out.left(); x <= out.right(); x++) {
int val = out(x, y);
int expected = (input(x - 1, y - 1) + input(x, y - 1) + input(x + 1, y - 1) +
input(x - 1, y ) + input(x, y ) + input(x + 1, y ) +
input(x - 1, y + 1) + input(x, y + 1) + input(x + 1, y + 1));
if (val != expected) {
printf("out(%d, %d) = %d instead of %d\n",
x, y, val, expected);
return -1;
}
}
}
}
{
// Func::in 也能夠用來以相同巢狀 loop 將多階合併為單一函式
// 能額外對 f 的初始作向量化, 並且將 pixel 數值自 f 帶給其包裝函式:
f.vectorize(x, 4);
f.in(g).vectorize(x, 4);
g.realize(8, 8);
// 下圖為視覺化結果
Your browser does not support the video tag :( }
printf("Success!\n");
return 0;
}
==
// 這節示範如何使用 Func::clone_in 來建構一個函式的複製
#include "Halide.h"
#include <stdio.h>
using namespace Halide;
int main(int argc, char **argv) {
// 首先宣告後續會用到的變數
Var x("x"), y("y"), xo("xo"), yo("yo"), xi("xi"), yi("yi");
// 這結是關於使用 Func::clone_in 指令來複製一個 Func 函式
{
// 考量一個簡單二階的 pipeline:
Func f("f_single"), g("g_single"), h("h_single");
f(x, y) = x + y;
g(x, y) = 2 * f(x, y) + 3;
h(x, y) = f(x, y) + g(x, y) + 10;
f.compute_root();
g.compute_root();
h.compute_root();
// 這產生下列巢狀 loop:
// for y:
// for x:
// f(x, y) = x + y
// for y:
// for x:
// g(x, y) = 2 * f(x, y) + 3
// for y:
// for x:
// h(x, y) = f(x, y) + g(x, y) + 10
// 使用 Func::clone_in, 能夠以獨立排程的 'f' 複製 取代 'g' 中的 'f' 呼叫:
Func f_clone_in_g = f.clone_in(g);
f_clone_in_g.compute_root();
// 同樣地, 能夠以串聯方式來排程:
// f.clone_in(g).compute_root();
// 這產生下列巢狀 loop:
// for y:
// for x:
// f(x, y) = x + y
// for y:
// for x:
// f_clone_in_g(x, y) = x + y
// for y:
// for x:
// g(x, y) = 2 * f_clone_in_g(x, y) + 3
// for y:
// for x:
// h(x, y) = f(x, y) + g(x, y) + 10
h.realize(5, 5);
// 排程指令 f.clone_in(g) 以一個 'f' 的複製取代 'g' 中所有 'f' 的呼叫, 並回傳此複製
// 本質上來說, 它以下列方式改寫上方原有的 pipeline:
{
Func f_clone_in_g("f_clone_in_g"), f("f"), g("g"), h("h");
f(x, y) = x + y;
f_clone_in_g(x, y) = x + y;
g(x, y) = 2 * f_clone_in_g(x, y) + 3;
h(x, y) = f(x, y) + g(x, y) + 10;
f.compute_root();
f_clone_in_g.compute_root();
g.compute_root();
h.compute_root();
}
}
{
// 在上面的排程只有 g 所產生的 'f' 的呼叫被取代
// 其他對於 'f' 的呼叫依然直接呼叫 'f' 函式. (這裡也就是. 'h' 依然呼叫 'f' 而非複製)
// 若期望以一個複製取代 'g' 與 'h' 對於 'f' 的呼叫, 只要呼叫 f.clone_in({g, h}).
// 考量一個三階 pipeline, 其中兩階參考使用到 f:
Func f("f_group"), g("g_group"), h("h_group"), out("out_group");
f(x, y) = x + y;
g(x, y) = 2 * f(x, y);
h(x, y) = f(x, y) + 10;
out(x, y) = f(x, y) + g(x, y) + h(x, y);
f.compute_root();
g.compute_root();
h.compute_root();
out.compute_root();
// 以一個複製來取代 'g' 與 'h' 中所有對 'f' 的呼叫:
f.clone_in({g, h}).compute_root();
// 等義的巢狀 loop:
// for y:
// for x:
// f(x, y) = x + y
// for y:
// for x:
// f_clone(x, y) = x + y
// for y:
// for x:
// g(x, y) = 2 * f_clone(x, y)
// for y:
// for x:
// h(x, y) = f_clone(x, y) + 10
// for y:
// for x:
// out(x, y) = f(x, y) + g(x, y) + h(x, y)
out.realize(5, 5);
}
{
// 一個應用 Func::clone_in() 的情況是當兩個 consumers 使用相當的 producer
// 然而所需的範圍有非常的區隔. 考慮以下情況的範例:
Func f("f"), g("g"), h("h");
f(x) = x;
g(x) = 2 * f(0);
h(x) = f(99) + 10;
// 將 'f' 以 compute_root 方式排程.
f.compute_root();
// 由於 'g' 與 'f' 都參考使用了 'f', 需要的 'f' 在 x 維度的範圍是 [0, 99]
// 等義的巢狀 loop 為:
// for x = 0 to 99
// f(x) = x
// for x:
// g(x) = 2 * f(0)
// for x:
// h(x) = f(99) + 10
// 若 'f' 的計算成本相當昂貴, 那麼 'g' 與 'h' 最好能有著自己的一份 'f',
// 來避免不必要的 'f' 計算.
// 透過下列來對 'g' 與 'h' 建構區隔的 'f' 複製:
f.clone_in(g).compute_root();
// 等義的巢狀 loop 為:
// f(0) = x
// f_clone(99) = x
// for x:
// g(x) = 2 * f_clone(0)
// for x:
// h(x) = f(99) + 10
}
printf("Success!\n");
return 0;
}
==
Lesson 21: 自動排程器(Auto-Scheduler) (Part 1 , Part 2 )
// 至今都是手工撰寫 Halide 排程, 但是有可能要求 Halide 建議一個合理的排程.
// 這稱為自動排程.
// 這節示範如何使用自動排程器來產生一個可剪貼套用並能後續改善的 CPU 排程
#include "Halide.h"
#include <stdio.h>
using namespace Halide;
// 定義一個自動排成器
class AutoScheduled : public Halide::Generator {
public:
Input<Buffer<float>> input{"input", 3};
Input<float> factor{"factor"};
Output<Buffer<float>> output1{"output1", 2};
Output<Buffer<float>> output2{"output2", 2};
Expr sum3x3(Func f, Var x, Var y) {
return f(x-1, y-1) + f(x-1, y) + f(x-1, y+1) +
f(x, y-1) + f(x, y) + f(x, y+1) +
f(x+1, y-1) + f(x+1, y) + f(x+1, y+1);
}
void generate() {
// 這裡使用 Harris corner detection 作為演算
Func in_b = BoundaryConditions::repeat_edge(input);
gray(x, y) = 0.299f * in_b(x, y, 0) + 0.587f * in_b(x, y, 1) + 0.114f * in_b(x, y, 2);
Iy(x, y) = gray(x-1, y-1)*(-1.0f/12) + gray(x-1, y+1)*(1.0f/12) +
gray(x, y-1)*(-2.0f/12) + gray(x, y+1)*(2.0f/12) +
gray(x+1, y-1)*(-1.0f/12) + gray(x+1, y+1)*(1.0f/12);
Ix(x, y) = gray(x-1, y-1)*(-1.0f/12) + gray(x+1, y-1)*(1.0f/12) +
gray(x-1, y)*(-2.0f/12) + gray(x+1, y)*(2.0f/12) +
gray(x-1, y+1)*(-1.0f/12) + gray(x+1, y+1)*(1.0f/12);
Ixx(x, y) = Ix(x, y) * Ix(x, y);
Iyy(x, y) = Iy(x, y) * Iy(x, y);
Ixy(x, y) = Ix(x, y) * Iy(x, y);
Sxx(x, y) = sum3x3(Ixx, x, y);
Syy(x, y) = sum3x3(Iyy, x, y);
Sxy(x, y) = sum3x3(Ixy, x, y);
det(x, y) = Sxx(x, y) * Syy(x, y) - Sxy(x, y) * Sxy(x, y);
trace(x, y) = Sxx(x, y) + Syy(x, y);
harris(x, y) = det(x, y) - 0.04f * trace(x, y) * trace(x, y);
output1(x, y) = harris(x + 2, y + 2);
output2(x, y) = factor * harris(x + 2, y + 2);
}
void schedule() {
if (auto_schedule) {
// 自動排程器需要依序評估所有 input/output 大小以及參數數值,
// 來比較不同的選擇方案來決定一個好的排程.
// 使用 set_bounds_estimate() 來提供輸入影像的每個維度評估 (最小以及延伸數值),
// set_bounds_estimate() 帶入對應維度的 (最小, 延伸數值) 作為參數
input.dim(0).set_bounds_estimate(0, 1024);
input.dim(1).set_bounds_estimate(0, 1024);
input.dim(2).set_bounds_estimate(0, 3);
// 使用 set_estimate 來評估參數數值(parameter values).
factor.set_estimate(2.0f);
// 使用 estimate() 來評估 pipeline 輸出的每個維度(最小與延伸數值)
// estimate() 帶入 (dim_name, 最小, 延伸數值) 作為參數
output1.estimate(x, 0, 1024)
.estimate(y, 0, 1024);
output2.estimate(x, 0, 1024)
.estimate(y, 0, 1024);
// 技術上來說, 評估數值可以是任意值, 但愈接近應用數值形式, 產生的排程愈好.
// 為了自動排程 pipeline, 不需要做其他事情:
// 每個 Generator 潛在地有著一個名為 "auto_schedule" 的 GeneratorParam ;
// 若將其設為 true, Halide 將對 pipeline 所有的輸出自動地呼叫 auto_schedule().
// 每個 Generator 潛在地有著一個名為 "machine_params" 的 GeneratorParams ;
// 這能允許指定計算架構的特對於自動排成器, 通常在 Makefile 中指定
// 若沒有指定, 自動排成器將使用通用 CPU 的預設架構參數
// (這段屬於架構專有解釋, 略譯).
// Let's see some arbitrary but plausible values for the machine parameters.
//
// const int kParallelism = 32;
// const int kLastLevelCacheSize = 16 * 1024 * 1024;
// const int kBalance = 40;
// MachineParams machine_params(kParallelism, kLastLevelCacheSize, kBalance);
//
// The arguments to MachineParams are the maximum level of parallelism
// available, the size of the last-level cache (in KB), and the ratio
// between the cost of a miss at the last level cache and the cost
// of arithmetic on the target architecture, in that order.
// 請注意當使用自動排程器時, 不能對 pipeline 套用任何排程, 否則將換產生錯誤
// 目前自動排程器無法處理局部排程的 pipeline.
// 當 HL_DEBUG_CODEGEN 設為 3 或更大數值, 排程將會透過 stdout 印出
// 一個更好的方式是加入 "schedule" 到給 Generator 的 -e 旗標
// (在 CMake 與 Bazel 這是透過使用 "extra_outputs" 旗標.)
// 產生的排程為能夠直接剪貼小幅修改而使用的 Halide C++ 原始碼檔案
// 這能作為起始的排程, 並再反覆地改善.
// 請注意目前的自動排程器僅能夠產生 CPU 排程,
// 且搭配 tiling, 簡單的向量化與平行化
// 並不會處理 line buffer, 儲存次序調整或是歸納處理
// 這個範例對於上述宣告的評估與架構參數, 自動排程器傳回下列排程:
//
// Var x_i("x_i");
// Var x_i_vi("x_i_vi");
// Var x_i_vo("x_i_vo");
// Var x_o("x_o");
// Var x_vi("x_vi");
// Var x_vo("x_vo");
// Var y_i("y_i");
// Var y_o("y_o");
//
// Func f0 = pipeline.get_func(3);
// Func f1 = pipeline.get_func(7);
// Func f11 = pipeline.get_func(14);
// Func f2 = pipeline.get_func(4);
// Func output1 = pipeline.get_func(15);
// Func output2 = pipeline.get_func(16);
//
// {
// Var x = f0.args()[0];
// f0
// .compute_at(f11, x_o)
// .split(x, x_vo, x_vi, 8)
// .vectorize(x_vi);
// }
// {
// Var x = f1.args()[0];
// f1
// .compute_at(f11, x_o)
// .split(x, x_vo, x_vi, 8)
// .vectorize(x_vi);
// }
// {
// Var x = f11.args()[0];
// Var y = f11.args()[1];
// f11
// .compute_root()
// .split(x, x_o, x_i, 256)
// .split(y, y_o, y_i, 128)
// .reorder(x_i, y_i, x_o, y_o)
// .split(x_i, x_i_vo, x_i_vi, 8)
// .vectorize(x_i_vi)
// .parallel(y_o)
// .parallel(x_o);
// }
// {
// Var x = f2.args()[0];
// f2
// .compute_at(f11, x_o)
// .split(x, x_vo, x_vi, 8)
// .vectorize(x_vi);
// }
// {
// Var x = output1.args()[0];
// Var y = output1.args()[1];
// output1
// .compute_root()
// .split(x, x_vo, x_vi, 8)
// .vectorize(x_vi)
// .parallel(y);
// }
// {
// Var x = output2.args()[0];
// Var y = output2.args()[1];
// output2
// .compute_root()
// .split(x, x_vo, x_vi, 8)
// .vectorize(x_vi)
// .parallel(y);
// }
} else {
// 這裡能夠宣告先前手寫排程或是剪貼自動排程器所產生的排程.
// 為了比較自動排程與基本的排程差異, 這裡使用了很陽春的排程
gray.compute_root();
Iy.compute_root();
Ix.compute_root();
}
}
private:
Var x{"x"}, y{"y"}, c{"c"};
Func gray, Iy, Ix, Ixx, Iyy, Ixy, Sxx, Syy, Sxy, det, trace, harris;
};
// 如同在 lesson 15, 註冊 generator 後搭配 tools/GenGen.cpp 來一同編譯
HALIDE_REGISTER_GENERATOR(AutoScheduled, auto_schedule_gen)
// 編譯之後來看如何使用
// 這份 code 實際使用編譯出的 pipeline, 因此不會使用到 libHalide,
// 因此無需引入 Halide.h.
//
// 相對地, 這使用了上面的程式所產生的 header files
#include "auto_schedule_false.h"
#include "auto_schedule_true.h"
// 使用 Halide::Runtime::Buffer 類別來傳遞 pipeline 的資料輸入輸出
#include "HalideBuffer.h"
#include "halide_benchmark.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <assert.h>
int main(int argc, char **argv) {
// 宣告與初始輸入影像
Halide::Runtime::Buffer<float> input(1024, 1024, 3);
for (int c = 0; c < input.channels(); ++c) {
for (int y = 0; y < input.height(); ++y) {
for (int x = 0; x < input.width(); ++x) {
input(x, y, c) = rand();
}
}
}
Halide::Runtime::Buffer<float> output1(1024, 1024);
Halide::Runtime::Buffer<float> output2(1024, 1024);
// 為了評測而對每個版本 (沒有自動排程版本以及自動排程版本)執行數次
double auto_schedule_off = Halide::Tools::benchmark(2, 5, [&]() {
auto_schedule_false(input, 2.0f, output1, output2);
});
printf("Manual schedule: %gms\n", auto_schedule_off * 1e3);
double auto_schedule_on = Halide::Tools::benchmark(2, 5, [&]() {
auto_schedule_true(input, 2.0f, output1, output2);
});
printf("Auto schedule: %gms\n", auto_schedule_on * 1e3);
// auto_schedule_on 應該會比較快, 因為 auto_schedule_off 版本的排程很簡陋,
assert(auto_schedule_on < auto_schedule_off);
return 0;
}
