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110、影像算法的DSP/NPU Offloading实战——哪些算子适合DSP/哪些适合NPU
110、影像算法的DSP/NPU Offloading实战——哪些算子适合DSP/哪些适合NPU上周在调试一个项目,客户要求把多帧降噪的时域滤波部分从CPU上挪走,说CPU占用率已经顶到85%了,再不加硬件加速就要爆了。我打开代码一看,好家伙,时域滤波用的是浮点,跑在NEON上,数据来回搬运还带cache flush。这玩意儿就算你挪到DSP上,如果数据通路设计不对,性能反而更烂。今天就把这些年踩过的坑捋一捋,聊聊影像算法里哪些算子该扔给DSP,哪些该扔给NPU,哪些最好老老实实留在CPU上。先搞清楚一个基本事实:DSP和NPU不是替代关系,是互补关系。DSP擅长的是流式处理、定点运算、内存访问模式规律的重负载计算,比如FIR滤波、FFT、色彩插值、畸变校正这类。NPU擅长的是卷积、矩阵乘、激活函数这类高度并行的神经网络算子。但这里有个关键区别:NPU的调度延迟和内存搬运开销比DSP大得多,小算子的启动开销可能比计算本身还贵。所以判断一个算子该不该上NPU,先问一个问题:这个算子的计算密度够不够高?如果输入是一张1080P的图,输出也是一张1080P的图,中间只有几个卷积层,那NPU是合适的。但如果输入是一小块ROI,比如人脸检测框里的几十乘几十像素,你跑一个轻量级分类网络,NPU的启动开销可能比CPU跑还慢,这时候DSP或者CPU反而更合适。拿高通平台举例,Spectra ISP里有个东西叫IFE(Image Front End),它能把RAW域的数据直接送给DSP或者NPU,但这里有个大坑:IFE的输出格式和DSP/NPU期望的输入格式经常不一致。比如IFE输出的是10-bit RAW,但DSP的向量单元是按16-bit对齐的
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