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Rustでモバイル開発したい話

~ ML x Android編 ~

2019/05/27 Rust LT #5 @_tkato_

https://rust.connpass.com/event/129406/

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なぜRustでモバイル開発したいか

  • 機械学習のアルゴリズム開発（Python）→ デプロイ（C/C++） がつらい
    • マルチプラットフォームのライブラリとしてコアを作ろうとするとC/C++
    • ただC/C++は使いこなせる人でないと厳しい
    • できる限り抽象度高く書き、かつ性能も出したい
    • 流行りDeep Learningだけじゃないこともやりたい（複雑）
  • そこで、コアロジックをRustで書くのはどう？
    • C/C++の既存のライブラリの呼び出しもできる
    • 開発時はPythonでwrapしてテストするなどサーバーサイドとの連携もやりやすい
    • Cargoの便利さにつきる
  • やってみる
    • 機械学習のモバイルアプリケーションをRustで実現してみる（途中）
    • 開発そのものと直感的な性能は良さそう。厳密なベンチマークはしてない。

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今回の方針（今回はAndroidのみ）

Flutter (Dart)

wrapper (Kotlin)

“jni” (Rust)

main logic (Rust)

“tvm-frontend” (Rust)

libtvm_runtime.so (C/C++)

UI。カメラのストリームをwrapperに投げ、結果を描画する

UI周りはiOSもAndroidも対応できる。流行ってたので。

Dartから呼ぶためのwrapper

ここでJNI経由でRustのAPIをコール

jni-rsで簡単につくれた

https://docs.rs/jni/0.12.3/jni/

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モデルの初期化や推論のAPIをつくる

https://github.com/dmlc/tvm/tree/master/rust/frontend

DeepLearningのフレームワークのようなもの

パフォーマンスを気にするとC/C++の既存の資産に頼らざるを得ない。しかもARMとかだと選択肢が少なく。

別手段だとtfliteとか、armccをbindingするとか？

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言語が増えてかえって辛い感じもある。

個人的には楽しいんですがどうでしょうか？

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AndroidからRustを呼ぶ（1/2）

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Javaのパッケージ jp.tkato.demo みたいな雰囲気

詳細省きます。

ちょっとめんどいけどJavaから呼べて嬉しいですね、位に思ってください

ちなみにAndroid用のクロスコンパイラは以下。加えてAndroid NDK必要

> rustup target add aarch64-linux-android

macbookで開発してるけどLinux相当の環境構築めんどいのでDocker使ってますが、RustのOfficial Imageあるので便利

C APIを作るときと同じ

stateを持つためには、ヒープに置いたデータのポインタを

ハンドルとして呼び出し側に返して使ってもらう

ハンドルはjfloatにキャストする（とりあえずの64bit型）

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AndroidからRustを呼ぶ（2/2）

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jlongからハンドルに戻してメソッドを呼ぶ

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ByteBufferを使うと、JavaのメモリにRustから

直接アクセスできるので、画像とか機械学習だと便利

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まとめと今後

  • C/C++、Javaなどと連携できるので、実アプリ作る上でもなんとかなる
  • wrapperをたくさん書くけど、コアをRustで書けるようにしておくと嬉しい
    • Rustのハイレベルなライブラリの利用や、安全性の恩恵を受けられる
    • Rustを書くために既存のライブラリに対する綺麗なC APIを書く羽目になっているけど
  • 完成したら公開したい。iOSもやってみる。