简介

 MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究人员开发了一门名为“ Hlaide”的新的编程语言，旨在更高效的编写高性能，可移植性强的图像或者向量处理语言。它是用C++作为宿主语言的一个图像处理相关的DSL(Domain Specified Language)语言，全程领域专用语言。Halide设计的核心思想是将算法的内容和算法的执行耦，这样程序员可以根据不同的设备设置不同的优化策略，获得更高质量的代码。[英文教程](https://halide-lang.org/tutorials/tutorial_introduction.html)[API查询](https://halide-lang.org/docs/)[源码编译](https://github.com/halide/Halide)

特性

1.运行模式

JIT模式

 JIT模式使用起来比较方便，可以直接将算法和Halide的代码生成generator封装成一个类，在程序的其他部分调用这个类即可。

AOT模式

 在嵌入式环境和交叉编译环境下一般使用AOT模式，此时需要调用compiler函数将算法代码和Halide的代码生成generator编译位目标机器的代码，生成一个.o目标文件和.h头文件。然后在独立的目标机器的应用的工程的源代码中通过头文件调用算法实现的计算函数，并在build的时候链接上.o文件，这样就得到一个可以在目标机器上运行的用Halide实现算法的程序了。

2. 支持平台

CPU体系结构：X86，ARM，MIPS，Hexagon，PowerPC；
操作系统：Linux，Windows，macOS，Android，iOS，Qualcomm QuRT；
GPU计算API：CUDA，OpenCL，OpenGL，OpenGL计算着色器，Apple Metal，Microsoft Direct X 12。

3. 功能实现

 Halide将代码分为Algorithm和Schedule两部分。1. Algorithm部分仅仅描述算法的功能；2. Schedule部分指定算法在何时何处以某种方式进行计算。

4.优化方法

 主要使用方法有Reorder(交换)、Split(拆分)、Fuse(融合)、Tile(平铺)、Vector(向量化)、展开(Unrolling)、并行(Parallelizing)，集合这些方法可以实现缓存一致性强、并行度高、额外开销少的图像处理程序。

基本语法

Algorithm

Halide::Func 对应图像流水线处理中的一个步骤。这个func定义了一个图像中每一个像素应该是什么值。这里只是一个定义。eg. blur, brighten, harris.
Halide::Var 用于定义func的变量，该专用语言的抽象变量。eg. x, y, c.
Halide::Expr 用于定义一个算术表达式，可以包含Func和Var。包含标准的算术运算法和函数(+,-,*,/,**,sqrt, sin, cos,...)
Halide::cast 强制类型转换。
Halide::min
Halide::Buffer<T>用于定义缓存

Schedule

 Reorder(交换)、Split(拆分)、Fuse(融合)、Tile(平铺)、Vector(向量化)、展开(Unrolling)、并行(Parallelizing)。

Debug方式

 _.compile_to_lowered_stmt("_.html", {}, HTML): 中间结果生成html预览;trace_stores: 跟踪执行过程;print, print_when:打印变量值;_.print_loop_nest(): 将调度的伪代码打印出来;[更多debug方式](https://halide-lang.org/tutorials/tutorial_lesson_04_debugging_2.html)

实战—示例

void blur3x3_with_halide(const std::string& src_path, const std::string& dst_path)
{//loadHalide::Buffer<uint8_t> input = Halide::Tools::load_image(src_path);const int src_w = input.width();const int src_h = input.height();//checkHalide::Func src_image;src_image = Halide::BoundaryConditions::repeat_edge(input);Func blur_x("blur_x"), blur_y("blur_y");Var x, y, xi, yi;Func src_image_16;src_image_16(x, y) = cast<uint16_t>(src_image(x, y));// The algorithm - no storage or orderblur_x(x, y) = (src_image_16(x - 1, y) + src_image_16(x, y) + src_image_16(x + 1, y));blur_y(x, y) =  ((blur_x(x, y - 1) + blur_x(x, y) + blur_x(x, y + 1)) / 9);Func output("output");output(x, y) = cast<uint8_t>(blur_y(x, y));Halide::Buffer<uint8_t> result{ src_w, src_h};// The schedule - defines order, locality; implies storage//result.set_min(1, 1);blur_y.compute_root();blur_y.tile(x, y, xi, yi, 256, 32).vectorize(xi, 8).parallel(y);blur_x.compute_at(blur_y, x).vectorize(x, 8);for (int i = 0; i < 50; i++){int64 start = cv::getTickCount();output.realize(result);std::cout << (cv::getTickCount() - start) * 1000 /(cv::getTickFrequency()) << "[ms]" << std::endl;}Halide::Tools::save(result, dst_path);
}注意：1. Halide::Tools,要使用第三方库等。2. 使用JIT模式，第一次运行耗时较长。

参考文献：
1.https://halide-lang.org/
2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/346468141
3.https://www.jianshu.com/p/295351839a2b
4.https://www.freesion.com/article/27311335364/

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halide 入门实战（1）

简介

特性

1.运行模式

JIT模式

AOT模式

2. 支持平台

3. 功能实现

4.优化方法

基本语法

Algorithm

Schedule

Debug方式

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