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Operator Reference

Operator Library: Base

CastKernel operator를 사용하면 입력 데이터의 Parallelism과 커널 크기를 재구성할 수 있습니다. 재해석하려면 출력 링크에서 커널 크기를 변경하십시오. 예를 들어, 입력 링크가 두 개의 커널 행과 두 개의 커널 열, 그리고 4의 Parallelism으로 설정되어 있습니다. CastKernel operator를 사용하면 이를 Parallelism 1에서 4개의 커널 행과 4개의 커널 열로 해석하거나, Parallelism 8에서 1개의 커널 행과 2개의 커널 열 등으로 해석할 수 있습니다. CastKernel operator의 제약 사항은 입력 및 출력 링크에서 커널 행, 커널 열, Parallelism의 곱이 동일해야 한다는 것입니다.

커널 작업에 대한 실용적인 지침은 Working with Kernels 튜토리얼 항목을 참조하십시오. Parallelism에 대한 실용적인 지침은 Parallelism 튜토리얼 항목을 참조하십시오.

다음 예시는 operator에 의해 수행되는 커널 구성 및 Parallelism의 변환을 보여줍니다. 일러스트 아래의 의사 코드(pseudo-code)는 변환 패턴도 설명합니다.

예시 1: Parallelism 2를 유지하면서 커널 크기(col x row) 3x1을 커널 크기 1x3으로 변환:

예시 2: Parallelism 2 및 커널 크기(col x row) 2x3을 Parallelism 3 및 커널 크기 2x2로 변환:

예시 3: Parallelism 1 및 커널 크기(col x row) 3x2를 Parallelism 6 및 커널 크기 1x1로 변환:

operator가 이미지의 너비를 변경합니다.

매핑은 다음 의사 코드를 따릅니다.

        
        pi = 0
        ri = 0
        ci = 0
        for p in 0 to P-1
          for r in 0 to R-1
            for c in 0 to C-1
              O[p][r][c] = I[pi][ri][ci]
              ci = ci + 1
              if ci >= Ci then ci = 0, ri = ri + 1
              if ri >= Ri then ri = 0, pi = pi + 1
        
      

의사 코드는 다음과 같은 의미를 갖습니다.

CastKernel 연산자의 기능은 다음 연산자들을 조합하여도 구현할 수 있습니다: SplitKernel, MergeKernel, SplitParallel 및 MergeParallel:

이 예제에서는 병렬도 3에서 4개의 커널 열과 2개의 커널 행으로 구성된 입력 구성이 병렬도 4에서 2개의 커널 열과 3개의 커널 행으로 재구성됩니다. CastKernel 연산자를 사용하여 출력 링크를 각각 구성함으로써 동일한 결과를 얻을 수 있습니다: