什么是硬件加速引擎

普通計算機用指令運算速度衡量計算性能，而超算則通常用浮點運算速度來衡量其性能。但不管是指令運算還是浮點運算，都脫離不了CPU進行流水線式的指令計算。盡管我們可以通過用先進工藝、采用超標量流水線結構處理器，甚至是多核的陣列來提升CPU的計算性能，但這仍然沒有突破“重圍”，我們一直在一畝三分地徘徊。

我們在個人電腦上打開過多的應用時，由于CPU數量及性能受限，無法承載過多的應用，電腦會逐漸變得很卡。但單純提高CPU的性能，空間受限制，且代價很大。除非是超算中心等首先以性能為目標，對能耗比不那么敏感的應用，否則消費類芯片核心競爭力仍以能功耗及性能為王，承載到芯片上就是PPA（Power Performance Area）。

摩爾定律的終結，我們很難再單一的從CPU身上榨出更多的性能。如果我們將某些復雜耗時的計算，采用專用芯片實現，在完成后再將結果返回給CPU，這樣我們就實現了專用的加速引擎。典型的以個人電腦為例，采用獨立顯卡的配置遠比僅有集成顯卡電腦有著更好的體驗感，因為Nvdia/AMD顯卡的GPU，專用圖形圖像加速運算，降低了CPU的負荷，提高了整機處理應用的能力。

至此，我們的主角終于上場了，世界的最后一塊拼圖，也終于完整了，如下圖所示，為CPU計算加速的方法，終點是最新工藝下，集成硬件加速器的多核超標量流水線處理器。

而我們最后入場的觀眾，即上圖中紅色部分，就是硬件加速引擎。正如前文所述，顯然從CPU的一畝三分地，已經很難再開出質變的花，但硬件加速引擎的引入，讓我們進入了硬件加速的新時代。

我們再梳理一下新提出的概念：硬件加速引擎，也稱為硬件加速器，是一種采用專用加速芯片/模塊，替代CPU完成復雜耗時的大算力操作，其過程不需要或者僅少量CPU的參與。

典型的以GPU、DSP、ISP、NPU為例，就是專用的硬件加速引擎。硬件加速引擎的出現，一方面提升了SOC的整體計算性能，另一方面也降低了同等應用場景，對CPU的性能需求。舉例，apple在2021年WWDC上發布了采用自研SOC的全新Macbook系列產品，使用的就是最新自研的號稱地表最強的M1芯片，其規模達到了160億門晶體管，如下圖所示：

M1采用了當時最新的5nm工藝制程，集成8核的CPU，號稱在同等功耗下，達到了2倍目前CPU的最快性能。更為重要的是，M1還集成了眾多專用的硬件加速引擎，協助CPU完成了很多復雜耗時的運算，統計分析主要如下表所示：

勾勒了一個粗糙的M1的架構圖（其實很多多媒體芯片也是類似的），如下所示，我們簡單梳理一下相關模塊的工作流程。

以一個AI人臉識別的視頻拍攝的場景為例，整體計算的流水線如下圖所示，當然每一步還需要CPU參與配置調度，以及DDR讀寫緩存。其中上半部分，采用ISP→NPU→Encode→DDR流水線，實現了實時AI人看臉識別視頻的存儲；下半部分，實現了實時人臉檢測的顯示。

再以體驗一個在線游戲為例，采用下圖的流水線，實現了游戲的實時解碼，圖形圖像的加速運算，以及實時顯示功能。這個過程同樣每個模塊需要DDR參與讀寫，此外，除了少量CPU的配置及調度，CPU很少參與計算，主要由專用硬件加速引擎完成實時的運算。因此專業的事情，專用的模塊做，CPU可以用來做更為復雜的操作，比如文件管理，資源優化等。

上述例子，CPU與硬件加速引擎協同工作，一起打造了一款號稱地表最強的SOC。這里我們再舉一個例子，以采用硬件加速引擎的方式，降低了產品對CPU的性能要求，從而采用低成本的ARM，在提升性的前提下進一步降低成本。如下圖所示，為海思Hi3516A監控芯片的硬件架構框圖。

該芯片采用單核A7內核作為處理器，主頻運行在600MHz，框圖左側為SoC的高速模塊，右下角為SoC的低速模塊，中下部分AES/DES/3DES為加解密模塊，右上角的CVBS/BT1120為顯示接口，MIPI/LVDS/Hispi圖像采集接口，以上這些組成了SoC的Boot最小系統，以及基本輸入輸出單元。

但這是一款IPC監控芯片，主要用以實現視頻圖像采集，編碼傳輸等功能，為了減小CPU的開銷，協同完成一些復雜的視頻運算，Hi3516A集成了幾個重要的硬件加速引擎，使得其在低碼率，高圖像質量，低功耗方面持續引領行業水平。如下表所示，為Hi3516A芯片繼承的硬件加速引擎，主要如下：

IPC芯片可以用規格較低的Cortex A9系列CPU，得益于芯片集成了如上表中專用的硬件加速引擎。采用專用計算模塊完成了圖像處理、視頻編碼、顯示后處理等功能，使得CPU只需要參與配置及調度，同時才有了資源去處理復雜的操作系統任務。

我們總是不斷在追求更快，所以我們窮盡一切辦法去達成目標。硬件加速引擎在傳統CPU無法實現質變的基礎上，實現了計算能力的突破。硬件加速引擎雖然有其專用的局限性，但協同CPU處理，可以以更低的成本及功耗，實現更高的性能，這是當前也是未來計算芯片的大勢所趨。

至此，相信你已經理解了硬件加速引擎的非凡意義，我們也可終于可以提出我們的主題——圖像加速引擎。Hi3516A中的硬件加速引擎都是圖像相關的，本書也將介紹一些基于圖像算法方面的加速，就是我寫本書的初衷。

本書將從傳統圖像加速算法入手，從原理到實現，介紹圖像算法的理論及設計，并且基于Matlab與FPGA開發，講解如何進行硬件加速實現的流程方法。本書適合從事軟件圖像開發的朋友，可以提升你對圖像算法硬件加速的認知；本書同樣也事業FPGA開發的朋友，可以讓你全流程了解如何采用FPGA加速實現一個圖像算法。

在接下來的篇幅，我將從格式轉換、濾波、增強、二值化、銳化、縮放等傳統基礎圖算法入手，從原理到Matlab設計、FPGA加速實現進行由淺入深的詳細介紹。接著，以深度學習LeNet為例，介紹如何在FPGA實現最簡單的硬件加速卷積神經網絡。最后，作為畫龍點睛之筆，我們站上更高的層次，介紹一下傳統ISP和新興的AISP的基本理論概念，以及未來圖像硬件加速的發展走向。

審核編輯：湯梓紅