福野泰介の一日一創

ブログ検索で使うことを想定し、下記のようなコードをWasm SIMD化してみます。

export class FindIndexes { static async create() { return new FindIndexes(); } setTexts(texts, cap = 1000) { this.texts = texts; this.cap = cap; } findIndexes(key) { const res = []; for (let i = 0; i < this.texts.length; i++) { if (this.texts[i].includes(key)) res.push(i); } return res; } }

1つの文字列化したブログ一覧などから、特定キーワードを含む記事のインデックスを配列で返します。

Wasm SIMD版がこちら「find_all.wat」ですが、6059件内の検索で5.32ms、JavaScript版の1.97msより遅い！あまり、Wasm SIMDが活かせない課題だったようです。

このままただの失敗ではおしいので、マルチスレッド化してみました。Workerをその環境で使える並列化数 navigator.hardwareConcurrency - 1 だけ生成し、並行して検索する、FindIndexes_threads.ts でテストしてみましたが、6000件程度ではオーバーヘッドの方が大きいようで、並列化での高速化は微妙。

「code4fukui/find-simd」
ソースはこちら。

特性に合った課題の設定が大事です。

links
- Wasm SIMDで立っているビットの数を数えるライブラリ、popcount-simd

テストも兼ねて、8bitを16コ束ねた128bitで処理できる命令のひとつ、ビットの数を数えるSIMD命令 i8x16.popcnt を使って、任意のデータから立っているビットの数を返すライブラリを作ってJavaScript実装と速度比較してみました。

100byteから10億byteまでのランダムなデータを使ったビットカウントを比較したグラフです。横軸はデータ量、縦軸は計算時間ですが、SIMDでJS版の約4倍速いという結果になりました。

10kbyteでもSIMD0.1秒に対して、JS0.4秒とオーバーヘッドも少ないので使いやすいです。

「code4fukui/popcount-simd」
WebAssemblyによるカウントプログラム popcnt16.wat と、JavaScriptによる実装。比較してみるのもおもしろいです。

const POPCNT8 = (() => { const t = new Uint8Array(256); for (let i = 0; i < 256; i++) { let x = i, c = 0; while (x) { x &= x - 1; c++; } t[i] = c; } return t; })(); export const popcount = (data) => { let sum = 0; const t = POPCNT8; for (let i = 0; i < data.length; i++) { sum += t[data[i]]; } return sum; };

WebAssembly(WASM)は、IchigoJam web でも活躍しています！

全15コマの最終日！
チームで、問いを立て、分析し、ロジックを組み、プレゼンする。

各チーム、いろいろな切り口が良かった！

「福井の観光はオープンデータで進化する」 OPENDATA / src on GitHub
短いプロンプトで、雑にSUNOで作った曲、Playlistからスクレイピングしダウンロードすることに成功！
SAJミュージックプレイヤーを元に、プレイリストのJSONデータから連続再生アプリを作成。

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- ◆福井工業大学◆正解のない時代に「問いを立てる力」をどう育てるか ― 経営情報学部で始まったデータ×AI×PBLで再設計する経営情報教育 ― - 大学プレスセンター