一、PerfIPP介紹

PerfIPP是專為計算機視覺處理和信號處理設計的優化計算庫，計算驅動層基于OpenCL標準，支持異構計算加速。主要包括如下幾類模塊：

二、PerfIPP性能優化策略概述

性能優化模型Roofline指導下的性能優化

層次化緩存感知的并行算法設計與開發

體系結構和應用場景感知兼顧的性能智適應優化方法

三、PerfIPP已支持的硬件平臺

AMD：GPU/APU

ARM：Cortex A9、A15、A57

GPU：NVIDIA Kepler GPU，NVIDIA Maxwell GPU

在AMD GPU/APU、ARM CPU/GPU、國產CPU/GPU之間實現性能的平滑移植。

四、PerfIPP 性能測評

本部分選擇Cvt_color、warp_affine、warp_perspective、resize函數，PerfIPP與OpenCV在ARM系列處理器和GPU加速器的性能進行對比測試。

1)PerfIPP VS OpenCV on ARM cortextA9(Speedup)

2)PerfIPP VS OpenCV on ARM cortextA15(Speedup)

3)PerfIPP VS OpenCV on ARM cortextA57(Speedup)

4)PerfIPP VS OpenCV on NVIDIA Kepler GPU(Speedup)

5)PerfIPP VS OpenCV on NVIDIA Maxwell GPU(Speedup)

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五、PerfIPP 加速計算機圖像與信號處理

圖像處理和信號處理一直是計算軟件棧的重要且基礎軟件，隨著人工智能技術的迅猛發展，計算機圖像與信號處理迎來了發展機遇與挑戰：

技術突破與創新：深度學習技術的不斷發展，對圖像與信號識別的分辨率、準確率和效率提出了挑戰；

行業應用廣泛：圖像與信號識別技術在醫療、安防、自動駕駛、零售等越來越多的領域得到了越來越廣泛的應用，算法對多樣化應用場景的適配提出了挑戰；

用戶體驗提升：圖像與信號識別技術正在為人們的生活帶來更多便利，例如，通過圖像搜索，人們可以快速找到想要的信息，在購物時，圖像識別技術可以幫助消費者快速識別商品信息、比較價格等。于是，海量的輕量級個人終端設備和云計算都提出了計算效能和算力適配的挑戰；

圖像與信號技術的提升：計算機視覺和各種信號技術仍在不斷提升，計算軟件棧需要與圖像和信號處理技術的協同發展和與時俱進；

數據資源的豐富：隨著互聯網和物聯網的發展，圖像與信號的數據量快速增長，并發、高效處理對計算軟件棧帶來了技術挑戰。

計算機硬件技術的發展：隨著人工智能技術的發展和多樣化的應用場景需求，計算機硬件技術的發展正處于黃金時代。各種指令集、各種架構以及更復雜的異構計算平臺層出不窮，應用側企業需要有一個套統一的計算軟件棧，降低算法的遷移和適配成本。

PerfIPP 計算機視覺與信號處理庫將進一步突破技術瓶頸，加速應用創新 和加速軟件計算。