インターンシップとプロジェクト

ByteDance ビデオインフラ部門開発実習

2023年5月から

• 複数の画質向上と評価モデルをチーム内マルチメディア処理フレームワーク  BMF  のモジュールとして実装し、フレームワーク本体の開発も参加しました。
• ピクセルフォーマット変換用の CUDA テンプレートライブラリーを構築しました。 各種の YUV と RGB フォーマット間の変換を支援し、色空間を正しく処理できます。 既存の単フォーマット実装の同等以上の性能を達成しました。
• NVENC ハードウェアアクセラレーションに基づいて HEIF と AVIF イメージフォーマットのエンコーダーライブラリーを構築しました。 8-bit と 10-bit、そして HDR メーターデータを支援します。また性能と画質についてベンチマークしました。

AVIF の関連プロジェクト

2020年12月から

• AVIF コーデックライブラリー  libavif  の開発に参加して、プログレッシブレンダリングのエンコーディング支援、エンコーディングパラメーターの更新、 乗算済みアルファ支援などを実装し、また色空間変換の精度を向上しました。
• libyuv  の開発に参加して、YUVToRGB のアセンブリー実装を書き直し、2倍特化の高性能バイリニア拡大を実装、 各機能の HDR 入力支援を追加しました。これらの貢献により、Google から Open Source Peer Bonus を得ました。
• AV1 コーデックライブラリー  libaom  の開発に参加して、 幾つの  BUG を修正しました。
• Firefox  の Full Range イメージとビデオ対応を実装しました。
• Golang と Angular でイメージストーレジサービス  Chromatic  を構築しました。アップロードした画像を自動で JPEG、WEBP と AVIF へ変換し、 画質パラメーターを自動で決定できます。あるインスタンスが1億以上のリクエストを処理しました。

ニューラルネットの実用化

2022年8月から

• TensorRT に基づいて VapourSynth のプラグイン  vs-NNVISR  を構築しました。Deformable Convolution の CUDA 実装を内蔵します。動画に超解像度やフレーム補間用などのモデルを適用できます。
• TensorRT に基づいて  TRT-NNScaler  ツールを構築しました。画像に超解像度などのモデルを適用できます。

ByteDance 決済部門バックエンド開発実習

2021年6月から10月まで

• 業務用ルール予測システムのアーキテクチャー設計に参加して、ルールの形式化、自動テストケース生成、 テストケースデータの注入方式などを設計、そして実装しました。
• コードベースの静的分析ルールを設計、討論会で提出、そしてチーム内の Golang の機能とベストプラクティスに対しての理解を深めました。
• 社内のロギングフレームワークに基づいて経過時間のトレースとエラー情報の収集を実装しました。 幾つかの問題点をより早く発見し、潜在的な事故を未然に防いました。

ネットワーク用ツール

2021年2月から

• Golang でリモートネットワーク診断ツール  Network Measure  を開発しました。クロスプラットフォームの ICMP パケット処理ライブラリーを開発し、それに基づいて Ping と MTR を実装しました。 それに加え、TCP と TLS ハンドシェイクテストと転送速度テストを実装し、HTTP と WebSocket 経由でリモート呼び出しができます。
• 同ライブラリーに基づいて  smokeping-slave-go  を開発しました。元のバージョンの SmokePing Master との互換性があり、より多くの環境からネットワーク回線の監視ができます。

その他

• librcnb  の x86 と ARM プラットフォーム上の SIMD アセンブリーを実装しました。
• conda-forge  上の VapourSynth パッケージを維持管理しています。
• TensorRT の  conda recipe  を構築し、conda で TensorRT のインストールと管理が可能になりました。