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(発表７回) TopCoder/NVIDIA 主催 @foota / nox

並列処理。IT企業。機械学習。論文のsurbey. 元分子動力学(MD)計算の研究員。創薬の研究。
(さっき GRAPE が滅びてるような話がありますが、MD GRAPE4 開発してるはず)

CUDA Superhero Challenge
- 問題を、読む＞考える＞解く。

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TopCoder 競技プログラミング。世界最大。
代表的なのは、
短期間で問題をとく。1SRM(Single Round Match)
長期間でとく MM (マラソンマッチ)

GPGPU を使って長期間(2週間)で解く。
賞金総額 5,000ドル。一位はこの半分。
海外のニュースサイトに乗ったりする。

連結成分ラベリングをGPUを使って出来るだけ高速に解くだけ。
「連結成分ラベリング」って？
領域分けを出来るだけ速く。

条件。
入力画像＜３億1pixelまで。いっぺんの長さ2万pixexl
1画像につき１分以内。
メモリは2,500MB まで。
サンプル。19枚。

コードの書き方。
Class、 メソッド、パラメータ。。戻り値。
メソッドシグネチャ。
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ベンチマークをとった時の。
CPU, Intel Xeon X5650 @2.57GHz
GPU: ...

ラベルの初期値＞左上から順に
各ピクセルで一番小さなラベルを新しいラベルとする。
というのを全ピクセルで繰り返し。ラベルが更新されなくなったら＞終了。

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隣接伝播だとグラデーション対応出来なさそうだけど大丈夫なの?

https://github.com/foota/ccl

小さい画像は CPU の方が速いのでスイッチ
GPU 最適化
ほぼ、このアルゴリズムか、それを拡張したもの。
最近の論文では更に高速にするものもある。> リファレンス
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高速化するのにプロファイルで色んな指標を見て
チューニングしたと思いますが、どの辺りを特に気にして進めたでしょう。
コツがあれば是非。

MM は巡回セールスマン問題のような決まった答えがない事が多くて、マネジメント的な能力が求められる。