Swift_Accelerate.md

Introducing Accelerate for Swift

Accelerate 프레임워크란?

• CPU에서 실행되는 이미지 및 신호 처리, 벡터 산술, 선형 대수 및 기계 학습을 지원하는 수천 개의 저수준 수학적 예측치를 제공하는 것입니다.
• 이를 통해 뛰어난 성능을 낼 수 있습니다.

새로운 Swift API를 만들었습니다.

• vDSP : 큰 벡터에 대한 산술, 푸리에 변환, 2 차 필터링 및 강력한 유형 변환을 포함한 디지털 신호 처리 루틴을 제공
• vForce. 삼각법과 로그 루틴을 포함하여 산술 및 초월 기능을 제공하는 vForce.
• Quadrature, 함수의 수치 적분
• vImage는 다양한 이미지 처리 기능을 제공하며 핵심 그래픽 및 핵심 비디오와 쉽게 통합됩니다. 가속은 벡터화를 사용하여 성능 이점을 얻습니다.

Accelerate를 사용하여 배열의 요소를 처리하는 경우 단일 명령 다중 데이터 또는 simD 레지스터에서 계산이 수행됩니다. 이러한 레지스터는 여러 개의 항목을 단일 레지스터로 패킹하여 여러 데이터 항목에 대해 동일한 명령을 수행 할 수 있습니다. 예를 들어 단일 128 비트 레지스터는 실제로 4 개의 32 비트 부동 소수점 값을 저장할 수 있습니다. 따라서 벡터화 된 곱셈 연산은 한 번에 4 쌍의 요소를 동시에 곱할 수 있습니다. 즉, 작업이 더 빨라질뿐만 아니라 에너지 효율도 크게 향상됩니다.

vDSP

• 푸리에 변환,
• 2 차 필터링,
• Convolution 및 상관 관계 분석
• 벡터화 된 디지털 신호 처리 기능
• 요소 별 산술 및 형식 변환

따라서 예를 들어 두 신호의 일관성을 계산할 필요가없는 경우에도 vDSP의 일반 계산 루틴은 앱 성능을 향상시키는 솔루션을 제공 할 수 있습니다.

예시 : 모든 배열에 대해 다음을 수행 + 평균

result[i] = (a[i] + b[i]) * (c[i] - d[i])

• for 구문으로 변환
• vDSP 클래식 API를 사용

var result = [Float](repeating: 0, count: n)
vDSP_vasbm(a, 1, b, 1, c, 1, d, 1, &result, 1, vDSP_Length(result.count))

• vDSP를 사용하면 4 개의 루프보다 약 3 배 빠릅니다.
• 새로운 vDSP 용 Swift API를 사용

var result = [Float](repeating: 0, count: n)
vDSP_multiply(addition: (a, b), subtraction: (c, d), result: &result)

• 카운트를 명시적으로 전달할 필요가 없으니 좀 더 명확하고 간결함.

vDSP for Type Conversion

Double 배열을 16비트 인수값으로 반올림합니다.

기존

let result = source.map {
  return UInt16($0.rounded(.towardZero))
}

vDSP : 이전보다 4배 빠름

Let result = vDSP.floatingPointToInteger (source, integerType: UInt16.self,
Rounding: .towardZero)

vDSP for Discrete Fourier transform

• 리소스 해제를 걱정할 필요 없이 사용할 수 있음.
• 고유의 transform 함수를 제공함

vDSP for Diquadratic Filtering

• 오디오 작업을 하면 2차 필터링 작업을 할 수 있는데 이때 biquard기능을 써서 저주파수/고주파수를 제거할 수 있답니다.

새로운 API

var biquad = vDSP.Biquad(coefficients: [b0, b1, b2, a1, a2, b0, b1, b2, a1, a2], channelCount: channelCount,
sectionCount: sections,
ofType: Float.self
)

• 계수를 인자로 전달하고 채널과 섹션 수를 지정해주면 자동 필터링 해쥼

vForce

• Arithmetic functions: floor, ceil, abs, remainder …

• Exponential and logarithmic functions: exp, log, …

• Trigonometric functions: sin, cos, tan, …

• Hyperbolic functions: sing, asking, …

  • 제곱근(sqrt)을 계산하는 로직은 기존 map 사용 로직보다 최대 10배 빠른 벡터화된 함수를 제공한다.

let result = vForce.sqrt(a)

Quadrature (구적법)

유한 또는 무한 간격에 대한 명확한 적분 함수의 근사값을 제공하는 함수

• 새로운 API는 기존 코드에 비해 상당히 단순해지고 그 양도 줄었음
• 통합 함수를 C 함수 포인터가 아니라 클로저를 사용할 수 있음.

vImage

Core Graphic, Core Video, Alpha blending, Format conversions, Histogram operation, Geometry, Morphology 를 위한 api 제공

• Throwable initializer를 사용함.
• Any to any : Core Video와 Core Graphic 간 변환할 수 있도록 API를 제공
• 비디오 픽셀 버퍼를 이미지로 손쉽게 전환할 수 있는 API 제공

summary

Accelerate 프레임 워크가 동일한 플랫폼에서 Eigen보다 거의 2.5 배 빠릅니다.

Accelerate 프레임 워크가 플랫폼에 맞게 조정되어 플랫폼이 제공 할 수있는 기능을 완전히 활용할 수 있기 때문에, 앱에서 Accelerate를 사용하면 성능이 향상됩니다. 이 성능은 에너지 소비를 줄임으로써 배터리 수명이 향상되고 사용자에게 더 나은 환경을 제공합니다. 요약하자면 Accelerate는 빠르고 에너지 효율적인 대규모 수학 계산 및 이미지 계산을 수행하는 기능을 제공합니다. 그리고 이제 Accelerate의 라이브러리를 매우 쉽게 사용할 수있는 Swift 친화적 인 API를 추가하여 사용자가 해당 성능 및 에너지 효율성을 활용할 수 있도록합니다.