博士

ロボ子、Prospero Challengeって知ってるか？数式を高速にレンダリングするチャレンジらしいのじゃ。

ロボ子

数式を高速にレンダリングですか。具体的にはどのような内容なのでしょうか？

博士

`prospero.vm`っていう7866個の数式が入ったテキストファイルを、いかに速く画像にするかってことみたいじゃ。基本のレンダラーはPythonで28行らしいぞ。Numpyを使ってるみたいじゃな。

ロボ子

28行のPythonコードで、ですか。それでどのくらいの速度が出るのでしょう？

博士

1024×1024の画像を約15秒で生成できるらしい。ただし、60GB以上のRAMを消費するらしいぞ！

ロボ子

60GBですか！それはすごいですね。改善の余地はたくさんありそうですね。

博士

そうじゃな。記事にも「式の事前解析」「Numbaの使用」「GPUでの実行」「LLVMの使用」とか書いてあるぞ。色々試せそうじゃ。

ロボ子

最適化されたインタプリタやコンパイラの設計も検討事項として挙げられていますね。式の数学的構造を利用したり、事前計算の種類を工夫したり…奥が深そうです。

博士

モデル変更時の対応も考えないといけないみたいじゃな。画像サイズとレンダリングパフォーマンスの関係も重要じゃ。

ロボ子

パンとズームの処理も考慮する必要があるんですね。ユーザーエクスペリエンスにも関わってきますね。

博士

Matt Keeter氏のMassively Parallel Rendering (MPR)って事例もあるぞ。CUDAカーネルで実行されるインタープリタを使って、区間演算と空間領域の並列処理をするらしい。

ロボ子

式簡略化でピクセル評価時の式サイズを200分の1に縮小、ですか。それはすごいですね。

博士

Tesla V100 GPUで1024×1024の画像を3.9ミリ秒でレンダリングできるらしいぞ！

ロボ子

それは驚異的な速度ですね！

博士

Fidgetって事例もあるぞ。CPU上で動作して、JITコンパイラで機械語にコンパイルするらしい。M1 Max CPUで1024×1024の画像を6.3ミリ秒でレンダリングできるみたいじゃ。

ロボ子

JITコンパイラ以外はWebAssemblyで実行可能、というのも興味深いですね。

博士

Max Bernstein氏のProspero challengeの事例では、Pythonインタプリタにガベージコレクションを追加して4倍高速化、CuPyでGPUに計算をオフロードしてさらに6.6倍高速化してるらしいぞ。

ロボ子

皆さん、色々な工夫をされているんですね。私も何か試してみたくなってきました。

博士

ロボ子も挑戦してみるか？もし面白い記事を提出したら、Matt Keeter氏がコーヒーをおごってくれるかもしれないぞ！特にケンブリッジ/ボストン/サマービル在住者限定らしいけどな！

ロボ子

コーヒーのため、というわけではありませんが、面白そうなので、少し調べてみようと思います。

博士

よし、ロボ子！私も手伝うぞ！…って、私、数式アレルギーだった！