什么是硬件加速引擎？

什么是硬件加速引擎

普通计算机用指令运算速度衡量计算性能，而超算则通常用浮点运算速度来衡量其性能。但不管是指令运算还是浮点运算，都脱离不了CPU进行流水线式的指令计算。尽管我们可以通过用先进工艺、采用超标量流水线结构处理器，甚至是多核的阵列来提升CPU的计算性能，但这仍然没有突破“重围”，我们一直在一亩三分地徘徊。

我们在个人电脑上打开过多的应用时，由于CPU数量及性能受限，无法承载过多的应用，电脑会逐渐变得很卡。但单纯提高CPU的性能，空间受限制，且代价很大。除非是超算中心等首先以性能为目标，对能耗比不那么敏感的应用，否则消费类芯片核心竞争力仍以能功耗及性能为王，承载到芯片上就是PPA（Power Performance Area）。

摩尔定律的终结，我们很难再单一的从CPU身上榨出更多的性能。如果我们将某些复杂耗时的计算，采用专用芯片实现，在完成后再将结果返回给CPU，这样我们就实现了专用的加速引擎。典型的以个人电脑为例，采用独立显卡的配置远比仅有集成显卡电脑有着更好的体验感，因为Nvdia/AMD显卡的GPU，专用图形图像加速运算，降低了CPU的负荷，提高了整机处理应用的能力。

至此，我们的主角终于上场了，世界的最后一块拼图，也终于完整了，如下图所示，为CPU计算加速的方法，终点是最新工艺下，集成硬件加速器的多核超标量流水线处理器。

而我们最后入场的观众，即上图中红色部分，就是硬件加速引擎。正如前文所述，显然从CPU的一亩三分地，已经很难再开出质变的花，但硬件加速引擎的引入，让我们进入了硬件加速的新时代。

我们再梳理一下新提出的概念：硬件加速引擎，也称为硬件加速器，是一种采用专用加速芯片/模块，替代CPU完成复杂耗时的大算力操作，其过程不需要或者仅少量CPU的参与。

典型的以GPU、DSP、ISP、NPU为例，就是专用的硬件加速引擎。硬件加速引擎的出现，一方面提升了SOC的整体计算性能，另一方面也降低了同等应用场景，对CPU的性能需求。举例，apple在2021年WWDC上发布了采用自研SOC的全新Macbook系列产品，使用的就是最新自研的号称地表最强的M1芯片，其规模达到了160亿门晶体管，如下图所示：

M1采用了当时最新的5nm工艺制程，集成8核的CPU，号称在同等功耗下，达到了2倍目前CPU的最快性能。更为重要的是，M1还集成了众多专用的硬件加速引擎，协助CPU完成了很多复杂耗时的运算，统计分析主要如下表所示：

序号	硬件加速引擎	功能/性能详细描述
1	GPU	图像运算单元，集成128个执行单元，可同时执行24576个线程，运算能力高达2.6TFLOPS。
2	Neural Engine	16核神经网络加速引擎（NPU），专用卷积网络推理计算加速，每秒可以进行11亿万次操作。
3	Media Encode & Decode Engine	多媒体视频编解码引擎，硬件加速完成视频的编解码功能，支持AVS、H.264、H.265等制式。
4	Advance Image Signal Processor	先进的图像信号处理引擎（ISP），实现实时的图像采集、Demosaic、3A、2/3D降噪等图像处理功能。

勾勒了一个粗糙的M1的架构图（其实很多多媒体芯片也是类似的），如下所示，我们简单梳理一下相关模块的工作流程。

以一个AI人脸识别的视频拍摄的场景为例，整体计算的流水线如下图所示，当然每一步还需要CPU参与配置调度，以及DDR读写缓存。其中上半部分，采用ISP→NPU→Encode→DDR流水线，实现了实时AI人看脸识别视频的存储；下半部分，实现了实时人脸检测的显示。

再以体验一个在线游戏为例，采用下图的流水线，实现了游戏的实时解码，图形图像的加速运算，以及实时显示功能。这个过程同样每个模块需要DDR参与读写，此外，除了少量CPU的配置及调度，CPU很少参与计算，主要由专用硬件加速引擎完成实时的运算。因此专业的事情，专用的模块做，CPU可以用来做更为复杂的操作，比如文件管理，资源优化等。

上述例子，CPU与硬件加速引擎协同工作，一起打造了一款号称地表最强的SOC。这里我们再举一个例子，以采用硬件加速引擎的方式，降低了产品对CPU的性能要求，从而采用低成本的ARM，在提升性的前提下进一步降低成本。如下图所示，为海思Hi3516A监控芯片的硬件架构框图。

该芯片采用单核A7内核作为处理器，主频运行在600MHz，框图左侧为SoC的高速模块，右下角为SoC的低速模块，中下部分AES/DES/3DES为加解密模块，右上角的CVBS/BT1120为显示接口，MIPI/LVDS/Hispi图像采集接口，以上这些组成了SoC的Boot最小系统，以及基本输入输出单元。

但这是一款IPC监控芯片，主要用以实现视频图像采集，编码传输等功能，为了减小CPU的开销，协同完成一些复杂的视频运算，Hi3516A集成了几个重要的硬件加速引擎，使得其在低码率，高图像质量，低功耗方面持续引领行业水平。如下表所示，为Hi3516A芯片继承的硬件加速引擎，主要如下：

序号	硬件加速引擎	功能/性能详细描述
1	TDE	Two Dimensional Engine，硬件加速实现图形的绘制，大大减少对CPU的占用，同时又提高了DDR的利用率。
2	IVS	Intelligent Video Engine，模块提供了常用的一些智能分析算法中的一些CV算子，采用硬件实现方式替代CPU进行OpenCV图像运算。
3	VPSS+VGS	Video Processing Sub-System/Video Graph System，硬件加速实现图像显示后处理功能，包括降噪、缩放、裁剪、叠加、旋转等功能。
5	ISP	图像信号处理引擎（ISP），实现实时的图像采集、Demosaic、3A、2/3D降噪等图像处理功能。。
6	Video Subsystem	视频编码引擎，支持H.264、H.265等制式以及ROI编码，最大支持5M Pixel分辨率。

IPC芯片可以用规格较低的Cortex A9系列CPU，得益于芯片集成了如上表中专用的硬件加速引擎。采用专用计算模块完成了图像处理、视频编码、显示后处理等功能，使得CPU只需要参与配置及调度，同时才有了资源去处理复杂的操作系统任务。

我们总是不断在追求更快，所以我们穷尽一切办法去达成目标。硬件加速引擎在传统CPU无法实现质变的基础上，实现了计算能力的突破。硬件加速引擎虽然有其专用的局限性，但协同CPU处理，可以以更低的成本及功耗，实现更高的性能，这是当前也是未来计算芯片的大势所趋。

至此，相信你已经理解了硬件加速引擎的非凡意义，我们也可终于可以提出我们的主题——图像加速引擎。Hi3516A中的硬件加速引擎都是图像相关的，本书也将介绍一些基于图像算法方面的加速，就是我写本书的初衷。

本书将从传统图像加速算法入手，从原理到实现，介绍图像算法的理论及设计，并且基于Matlab与FPGA开发，讲解如何进行硬件加速实现的流程方法。本书适合从事软件图像开发的朋友，可以提升你对图像算法硬件加速的认知；本书同样也事业FPGA开发的朋友，可以让你全流程了解如何采用FPGA加速实现一个图像算法。

在接下来的篇幅，我将从格式转换、滤波、增强、二值化、锐化、缩放等传统基础图算法入手，从原理到Matlab设计、FPGA加速实现进行由浅入深的详细介绍。接着，以深度学习LeNet为例，介绍如何在FPGA实现最简单的硬件加速卷积神经网络。最后，作为画龙点睛之笔，我们站上更高的层次，介绍一下传统ISP和新兴的AISP的基本理论概念，以及未来图像硬件加速的发展走向。

审核编辑：汤梓红