SwiftのAccelerateフレームワーク

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May 31, 24

スライド概要

Mobile Act OSAKA 13
https://mobileact.connpass.com/event/317166/

Mobile Act OSAKA 13 に参加しました #MobileAct - usami-kの日記
https://usami-k.hatenablog.com/entry/2024/06/01/145834

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関連スライド

各ページのテキスト
1.

SwiftのAccelerateフレームワーク 宇佐見公輔(usami-k) 2024-05-31 Mobile Act OSAKA 13 SwiftのAccelerateフレームワーク 1

2.

自己紹介 iOSアプリ開発エンジニア Mobile Act OSAKAの発起人 2013〜2021:フェンリル 2022〜現在:ゆめみ SwiftのAccelerateフレームワーク 2

3.

近況(1) おもしろ同人誌バザール、技書博、技術書典に、技術同人誌を個人で 出展しました SwiftのAccelerateフレームワーク 3

4.

近況(2) iOSDC Japan 2024 パンフレット原稿採択 されました(執筆中) トークも応募する予定 SwiftのAccelerateフレームワーク 4

5.

Accelerateフレームワークとは SwiftのAccelerateフレームワーク 5

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Accelerateフレームワークとは Appleが提供する数値計算ライブラリ群 CPUのベクタ演算機能を活用 iOS 4 / macOS 10.3 / tvOS 9 / watchOS 2 / visionOS 1 https://developer.apple.com/jp/accelerate/ https://developer.apple.com/documentation/accelerate/ SwiftのAccelerateフレームワーク 6

7.

Accelerate vs Metal CPUのベクタ演算機能を活用:Accelerate GPUのベクタ演算機能を活用:Metal 両者は機能がが重なっている 実のところ、GPUが使えるならMetalのほうが効率が良い https://developer.apple.com/jp/metal/ https://developer.apple.com/documentation/metal/ SwiftのAccelerateフレームワーク 7

8.

Accelerateフレームワークの機能 機械学習:BNNS 画像処理:vImage デジタル信号処理:vDSP ベクトルに対する関数演算:vForce 線形代数:BLAS / LAPACK / Sparse Solvers SwiftのAccelerateフレームワーク 8

9.

BNNS SwiftのAccelerateフレームワーク 9

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BNNS BNNS=Basic Neural Network Subroutines CPU上でニューラルネットワークの演算を高速に実行 BNNSよりも以下を使うほうが良い。 Core ML 内部でMetalやAccelerateを使っている Metal Performance Shaders Graph(MPS Graph) GPU上でニューラルネットワークの演算を高速に実行 SwiftのAccelerateフレームワーク 10

11.

vImage SwiftのAccelerateフレームワーク 11

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vImage CPU上で画像処理を高速に実行 vImageよりも以下を使うほうが良い。 Core Image 内部でMetalやAccelerateを使っている Metal GPU上で画像処理を高速に実行 SwiftのAccelerateフレームワーク 12

13.

vDSP SwiftのAccelerateフレームワーク 13

14.

vDSP DSP=Digital Signal Processing 主に音声処理で使われる 高速フーリエ変換(FFT) デジタルフィルタリング その他、ベクトルに対する算術演算(加減乗除) SwiftのAccelerateフレームワーク 14

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音声関連 再生・録音 Media Playerフレームワーク AVFoundationフレームワーク 音声処理 Core Audio:デバイス入出力 vDSP:信号処理 SwiftのAccelerateフレームワーク 15

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vDSPの事例 同僚が「iPhoneで楽器チュー ナを作ってみる」という記事 を書いています。 「ゆめみ大技林 '22」は無償 で頒布中です。 「'23」「'23 (2)」「'24」も頒 布中。 SwiftのAccelerateフレームワーク 16

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vForce SwiftのAccelerateフレームワーク 17

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vForce ベクトルに対する関数演算 let num = 1_000_000 let input = (0..<num).map { Float($0) } // vForceを使っていない計算 let output = input.map { sqrt($0) } // vForceを使った計算 let output = vForce.sqrt(input) SwiftのAccelerateフレームワーク 18

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vForceの書きかた2種類 UnsafePointer を使う書きかた(C言語由来) var num = Int32(1_000_000) var input = (0..<num).map { Float($0) } var output = [Float](repeating: 0, count: input.count) vvsqrtf(&output, &input, &num) UnsafePointer を使わない書きかた let output = vForce.sqrt(input) SwiftのAccelerateフレームワーク 19

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BLAS / LAPACK / Sparse Solvers SwiftのAccelerateフレームワーク 20

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BLAS / LAPACK BLAS=Basic Linear Algebra Subroutines 線形代数の数値演算ライブラリのAPI仕様 LAPACK=Linear Algebra PACKage BLASの上位パッケージ BLASやLAPACKのAPIを実装したライブラリが多く存在している Accelerateもそういった実装のひとつ SwiftのAccelerateフレームワーク 21

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Sparse Solvers 線形代数の数値演算で、疎行列の扱 いに特化したライブラリ 疎行列=多くの成分が0の行列 行列のサイズが大きくても効率的に 計算できる 扱う行列が疎行列かどうかは開発者 が判断して、ライブラリを選択する SwiftのAccelerateフレームワーク 22

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Accelerateのまとめ・活用箇所 SwiftのAccelerateフレームワーク 23

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Accelerateのまとめ ベクトルや行列に対する数値演算に適している デジタル信号処理:vDSP ベクトルに対する関数演算:vForce 線形代数:BLAS / LAPACK / Sparse Solvers 機械学習や画像処理ができるが最適解ではない それらはCore ML、Core Image、Metalが良い SwiftのAccelerateフレームワーク 24

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Accelerateの活用箇所 Apple製のライブラリで以下のものにAccelerateが活用されている Apple Archive(ファイル圧縮) Spatial(軽量な3D数学ライブラリ) Quadrature(定積分の近似計算) SwiftのAccelerateフレームワーク 25