Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
プログラミング言語 Tlangの開発
Search
tkclimb
May 05, 2020
Technology
0
640
プログラミング言語 Tlangの開発
2020年のGWハッカソンで発表した内容です。
tkclimb
May 05, 2020
Tweet
Share
More Decks by tkclimb
See All by tkclimb
コンピューティングの基礎と高速化入門
tkclimb
17
9.4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
チーリンについて
hirotomotaguchi
6
2k
JEDAI認定プログラム JEDAI Order 2026 エントリーのご案内 / JEDAI Order 2026 Entry
databricksjapan
0
130
子育てで想像してなかった「見えないダメージ」 / Unforeseen "hidden burdens" of raising children.
pauli
2
220
LLM-Readyなデータ基盤を高速に構築するためのアジャイルデータモデリングの実例
kashira
0
260
モダンデータスタック (MDS) の話とデータ分析が起こすビジネス変革
sutotakeshi
0
500
Challenging Hardware Contests with Zephyr and Lessons Learned
iotengineer22
0
230
ディメンショナルモデリングを支えるData Vaultについて
10xinc
1
100
SSO方式とJumpアカウント方式の比較と設計方針
yuobayashi
7
690
Lessons from Migrating to OpenSearch: Shard Design, Log Ingestion, and UI Decisions
sansantech
PRO
1
140
Snowflakeでデータ基盤を もう一度作り直すなら / rebuilding-data-platform-with-snowflake
pei0804
6
1.6k
Database イノベーショントークを振り返る/reinvent-2025-database-innovation-talk-recap
emiki
0
220
Power of Kiro : あなたの㌔はパワステ搭載ですか?
r3_yamauchi
PRO
0
180
Featured
See All Featured
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.1k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
5.7k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
9.8k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
10k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6.1k
Side Projects
sachag
455
43k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1371
200k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
34
9k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
14k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
359
30k
Transcript
ϓϩάϥϛϯάݴޠ Tlangͷ։ൃ Takato Yamada
͍͖ͳΓͰ͕͢ɺ ϓϩάϥϜΛߴԽେมͰ͢
΅͔͠ॲཧ (ߴԽͳ͠)
΅͔͠ॲཧ (खͰߴԽ)
΅͔͠ॲཧ (HalideͰߴԽ)
΅͔͠ॲཧ (HalideͰߴԽ) ·ͩਓखͰߴԽ (εέδϡʔϦϯά)͕ඞཁ
Tlang (Tensor language) ͱ • ΞϓϦέʔγϣϯࢥߟͳςϯιϧϕʔεɺϓϩάϥϛϯάݴޠ • ΞϧΰϦζϜͱεέδϡʔϦϯάΛͯ͠ॻ͚Δ • εέδϡʔϦϯάΛࣗಈͰߦ͑Δ
(ͪΖΜखॻ͖Ͱ͖Δ) • ϔςϩδχΞεͳڥͰಈ͖ɺϢʔβࠩҟΛҙࣝ͠ͳͯ͘ྑ͍ • ϞμϯͳϓϩάϥϛϯάݴޠͰ࣮͢Δ͜ͱͰՄಡੑɺ։ൃޮΛվળ • هड़ՄೳͳυϝΠϯΛը૾ॲཧσΟʔϓϥʔχϯά͚ͩͰͳͯ͘ɺ HPC·Ͱ͍͛ͨ
ࠩผԽ • Tlang: ։ൃݴޠ͕Ϟμϯ(Swift, Rust)ɺϧʔϓൖґଘ͕هड़ՄೳͳϧʔϓϨϕϧDSL ΦʔτνϡʔχϯάΛࡌ ࢄܭࢉܭࢉΧʔωϧͷඇಉظ࣮ߦʹରԠ͢Δ (શͯئ) • Tensorflow,
Pytorch: ։ൃݴޠ͕C++ ɺϧʔϓϨϕϧهड़Ͱ͖ͳ͍ (XLAՄೳ?) • Halide: ։ൃݴޠ͕C++ɺϧʔϓൖґଘ͕ॻ͚ͳ͍(ϑϩϯτΤϯυͰ)ɺ Φʔτνϡʔχϯάͦ͜·Ͱڧ͘ͳ͍ɺࢄܭࢉͰ͖ͳ͍ • TVM: ։ൃݴޠ͕C++ͱPythonɺϧʔϓൖґଘ͕ॻ͚ͳ͍ɺࢄܭࢉͰ͖ͳ͍ • Tiramisu: ։ൃݴޠ͕C++ɺΦʔτνϡʔχϯά͕ͳ͍
• Tlang: ։ൃݴޠ͕Ϟμϯ(Swift, Rust)ɺϧʔϓൖґଘ͕هड़ՄೳͳϧʔϓϨϕϧDSL ΦʔτνϡʔχϯάΛࡌ ࢄܭࢉܭࢉΧʔωϧͷඇಉظ࣮ߦʹରԠ͢Δ (શͯئ) • Tensorflow, Pytorch:
։ൃݴޠ͕C++ ɺϧʔϓϨϕϧهड़Ͱ͖ͳ͍ (XLAՄೳ?) • Halide: ։ൃݴޠ͕C++ɺϧʔϓൖґଘ͕ॻ͚ͳ͍(ϑϩϯτΤϯυͰ)ɺ Φʔτνϡʔχϯάͦ͜·Ͱڧ͘ͳ͍ɺࢄܭࢉͰ͖ͳ͍ • TVM: ։ൃݴޠ͕C++ͱPythonɺϧʔϓൖґଘ͕ॻ͚ͳ͍ɺࢄܭࢉͰ͖ͳ͍ • Tiramisu: ։ൃݴޠ͕C++ɺΦʔτνϡʔχϯά͕ͳ͍ ࠩผԽ (স) ݸਓͰશͯΛ࣮͢Δ͜ͱ΄΅ෆՄೳ. ݁ہͷॴͳʹ͔࡞Γ͍͚ͨͩস
ϥ ϯ λ Π Ϝ ߏ ؔܕελΠϧ ϑϩϯτΤϯυ ίʔυੜ LLVM
ݴޠϑϩϯτΤϯυ ߴϨϕϧ IR ࠷దԽػ 1 Ϩϕϧ IR ࠷దԽػ 2 GPU CPU ࢄ ୯Ұ ࣗಈ࠷దԽػ ϥ Π ϒ ϥ Ϧ
ؔܕελΠϧ ϑϩϯτΤϯυ ίʔυੜ ݴޠϑϩϯτΤϯυ ߴϨϕϧ IR ࠷దԽػ 1 Ϩϕϧ IR
࠷దԽػ 2 ࣗಈ࠷దԽػ ߏ ϥ ϯ λ Π Ϝ ϥ Π ϒ ϥ Ϧ LLVM GPU CPU ࢄ ୯Ұ
ϥ ϯ λ Π Ϝ ϥ Π ϒ ϥ Ϧ
ؔܕελΠϧ ϑϩϯτΤϯυ ίʔυੜ ݴޠϑϩϯτΤϯυ ߴϨϕϧ IR ࠷దԽػ 1 Ϩϕϧ IR ࠷దԽػ 2 ࣗಈ࠷దԽػ ͜͜ΛՃ͍ͨ͠! ݟੵΓ LLVM GPU CPU ࢄ ୯Ұ
ϥ ϯ λ Π Ϝ ϥ Π ϒ ϥ Ϧ
ؔܕελΠϧ ϑϩϯτΤϯυ ίʔυੜ ݴޠϑϩϯτΤϯυ ߴϨϕϧ IR ࠷దԽػ 1 Ϩϕϧ IR ࠷దԽػ 2 ࣗಈ࠷దԽػ ͕͜͜ݮͬͨ ݁Ռ LLVM GPU CPU ࢄ ୯Ұ
• ࢀߟϓϩδΣΫτΛॻ͖͍ͯͨ͠ॴɺDeep copy͕Ͱ͖ͳ͍͜ͱ ͕͔ͬͨ →ίϯύΠϥͷIRϥϕϧ͖༗ޮάϥϑͰද͞Ε͍ͯΔ͕ɺάϥ ϑΛίϐʔ͢ΔͨΊʹɺઌߦΛશͯίϐʔ͠ͳ͍ͱ͍͚ͳ͍… • ϊʔυͷछྨ͕ଟ͍͠ɺࠓޙ૿͑Δͷख࣮େม ࣗಈͰੜͯ͠Ζ͏! ͑ͬͳʹͬͯͨͷʁ
• ࢀߟϓϩδΣΫτΛॻ͖͍ͯͨ͠ॴɺDeep copy͕Ͱ͖ͳ͍͜ͱ ͕͔ͬͨ →ίϯύΠϥͷIRϥϕϧ͖༗ޮάϥϑͰද͞Ε͍ͯΔ͕ɺάϥ ϑΛίϐʔ͢ΔͨΊʹɺઌߦΛશͯίϐʔ͠ͳ͍ͱ͍͚ͳ͍… • ϊʔυͷछྨ͕ଟ͍͠ɺࠓޙ૿͑Δͷख࣮େม ࣗಈͰੜͯ͠Ζ͏! ͑ͬͳʹͬͯͨͷʁ
ѱເͷ࢝·Γ
ͱΓ͋͑ͣਐḿ D {Add(C[Var(i), Var(j)], {C {Add(A[Var(i), Var(j)], {Input(A)}, B[Var(i), Var(j)],
{Input(B)})}}, IntConst(3))}
ίʔυΛੜ͢ΔͨΊͷίʔυ(ίϯύΠϥ)Λ ੜ͢ΔίʔυΛॻ͘৬ਓʹͳΓ·ͨ͠ ݁