在ffmpeg中,在进行h264 rbsp流demux的时候,需要进行starting code的搜索,其采用的方法比较简单,就是不断比较字节流中连续的三个字节,是不是 0x00, 0x00, 0x01,ffmpeg采用如下代码用来找到各个NALU的分界点:
gcc编译支持AVX2指令的编程。程序中需要使用头文件<immintrin.h>和<avx2intrin.h>,这样通过调用其中定义的一些函数,达到使用AVX2指令的目的,即用C/C++调用SIMD指令(单指令多数据)。
本文介绍了如何利用SSE优化灰度图算法,通过在RGB空间上进行自适应直方图均衡和基于Alpha的抖动算法,实现了灰度图算法的高性能优化。
将饱和度考虑在内的函数将结果钳制到可以存储的最小/最大值。没有饱和的函数在饱和发生时忽略内存问题。
向量计算是在执行单个处理器指令时,对多个数据块同时执行相同类型的多个操作。这一原理也被称为 SIMD(单指令多数据)。这个名字源于与向量代数的明显相似性:向量之间的操作具有单一符号表示,但涉及对向量各分量执行多个算术操作。
SIMD 一条指令可以执行多个数据group的计算和输出。对于SIMD相对应的SISD. intel SSE2 , AVX2, AVX-512
该文章是一篇关于Linux、Windows和macOS操作系统之间区别的文章。文章主要介绍了Linux、Windows和macOS这三种操作系统在桌面环境、图形界面、文件系统、系统管理、软件安装、系统性能、安全性、适用范围等方面的区别。文章还探讨了每种操作系统的优缺点,以及适用场景。最后,作者提供了一些建议,帮助读者选择适合自己的操作系统。
公众号输入 「高性能计算」 关键词获取刘文志大佬的《并行编程方法与优化实践》电子书以及我整理的SSE指令集PDF。
在H264/H265 NALU 起始码搜索性能优化(1)的基础上,这几天又思考了一下,针对上次的simd的实现算法,发现还有一些优化余地,利用start code应该是小概率事件的特性,可以将几次的比较结果放到一个int64的字段m里面,通过判断该字段是否为0,就只要一个条件判断就可以确定16个byte里面(哦,准确地讲是14个byte,最高的两个byte需要跨16字节边界进行判断)到底是否存在start code,然后通过调整m的判断顺序,还可以保证添加到输出结果中的记录依然能够保序,省去了最后进行排序的需求。
今天,一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法,他已经在项目里使用了OpenCV,因此,我就建议他直接使用OpenCV,朋友的程序非常注意效率和实时性(因为是处理视频),因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势,恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求,因此我就随意编写了一个测试程序,如下所示:
作者网名:laviewpbt 是图像处理,算法实现与加速优化方面的大神!其开发的imageshop软件大小只有1MB,却实现了非常丰富与复杂的各种图像处理功能, 邮箱地址为:Email: laviewpbt@sina.com 博客地址:https://www.cnblogs.com/Imageshop/
SIMD全称single-instruction multiple-data,单指令多数据。
ClickHouse在计算层做了非常细致的工作,竭尽所能榨干硬件能力,提升查询速度。它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。
本文介绍了如何利用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速,以解决图像转置中存在的内存访问瓶颈问题。首先介绍了图像转置的算法和实现过程,然后通过具体示例展示了如何使用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速,最后给出了针对不同CPU架构的优化策略。
看到 intel向量化指令在矩阵乘应用中的评估_softee的专栏-CSDN博客 使用SIMD技术提高C++程序性能_章志强的专栏-CSDN博客中描述的效果而心动,然后咨询了下 Imageshop – 博客园 博主,我稍微看了下《simd for c++ developers》感觉SSE这些指令更像一种寄存器语言,乍一接触略不适应。然而我的疑问是:
图像金字塔技术在很多层面上都有着广泛的应用,很多开源的工具也都有对他们的建立写了专门的函数,比如IPP,比如OpenCV等等,这方面的理论文章特别多,我不需要赘述,但是我发现大部多分开源的代码的实现都不是严格意义上的金字塔,而是做了一定的变通,这种变通常常为了快捷的实现类似的效果,虽然这种变通不太会影响金字塔的效果,但是我这里希望从严格意义上对该算法进行优化,比如简要贴一下下面的某个高斯金字塔的代码:
Base64是一种用64个Ascii字符来表示任意二进制数据的方法。主要用于将不可打印的字符转换成可打印字符,或者简单的说是将二进制数据编码成Ascii字符。Base64也是网络上最常用的传输8bit字节数据的编码方式之一。
本章节所有示例都将使用某个图像的像素块作为输入数据。为简单起见,考虑一个像素值范围为
研究这个前前后后也有快两三个月了,因为之前也一直在弄模板匹配方面的东西,所以偶尔还是有不少朋友咨询或者问你有没有研究过linemod这个算法啊,那个效率啥的还不错啊,有段时间一直不以为然,觉得我现在用的那个匹配因该很不错的,没必要深究了。后来呢,还是忍不住手痒,把论文打出来看了看,又找了点资料研究了下,结果没想到一弄又是两个月过去了,中间也折腾了很久,浪费了不少时间。总算还是有点收获,稍微整理下做个交流。
本文介绍了自然饱和度算法及其SSE实现,该算法通过计算像素点与目标值的差值,并利用SSE指令加速处理,最后将处理后的像素点存储到目标颜色空间中。
关于这个问题,网络上讨论的很多,可以找到大量的资料,我觉得就就是下面这一篇讲的最好,也非常的全面:
当广告推荐业务峰值QPS已经达到10万以上,向量检索QPS峰值就会就会达到30万以上,召回服务的向量检索P99时延和平均时延已经超出了能接受的正常范围,导致召回服务整体时延达到上限,很多请求超时以至于没有广告返回给上游服务。同时粗排服务对召回服务返回的广告列表进行自定义向量相似度计算过滤,传统的数学公式计算非常耗时和耗资源,导致粗排服务压力很大,上游召回服务又想召回更多广告给到粗排服务进行再次过滤以提高召回精度。因此关于向量相关的检索和计算需要进行优化以缓解线上服务压力,助力业务发展。
最近一直沉迷于SSE方面的优化,实在找不到想学习的参考资料了,就拿个笔记本放在腿上翻翻OpenCv的源代码,无意中看到了OpenCv中关于积分图的代码,仔细研习了一番,觉得OpenCv对SSE的灵
或许大多数人对于高斯滤波的印象都停留在使用一个高斯在图像滑动然后计算结果。这的确没错,但从速度上考虑这种模式是难以优化的。也导致在极大分辨率图像上进行高斯滤波是压根不可行的。幸运的是,高斯滤波实际上还有另外一种表达方式,那就是递归表达。这最早见于《Recursive implementation of the Gaussian filter》论文中:
今天要介绍的自然饱和度算法是一个开源图像处理软件PhotoDemon(地址:https://github.com/tannerhelland/PhotoDemon)上的,原版是C#的,代码如下:
本文总结了基于深度学习的图像修复技术的原理和应用。首先介绍了图像修复的背景和意义,然后详细阐述了基于生成对抗网络(GAN)的图像修复方法和基于变分自编码器(VAE)的图像修复方法的技术原理和实现。最后,文章对图像修复技术的应用和前景进行了展望。
Doris是开源的新一代极速MPP数据库,和StarRocks同源,采用全面向量化技术,充分利用CPU单核资源,将单核执行性能做到极致。本文,我们聊聊过滤操作是如何利用SIMD指令进行向量化操作。
二值图像的细化算法也有很多种,比较有名的比如Hilditch细化、Rosenfeld细化、基于索引表的细化、还有Opencv自带的THINNING_ZHANGSUEN、THINNING_GUOHALL喜欢等等。这些都属于迭代的细化方式,当然还有一种是基于二值图像距离变换的细化方法,二值想比较,我个人认为是基于迭代的效果稳定、可靠,但是速度较慢,且速度和图片的内容有关,基于距离变换的版本,优点是速度稳定,但是效果差强人意。本文这里还是选择基于迭代的方式予以实现。
根据文章内容总结的摘要
搜索到某个效果很好的视频去燥的算法,感觉效果比较牛逼,就是速度比较慢,如果能做到实时,那还是很有实用价值的。于是盲目的选择了这个课题,遇到的第一个函数就是角点检测,大概六七年用过C#实现过Harris角点以及SUSAN角点。因此相关的理论还是有所了解的,不过那个时候重点在于实现,对于效率没有过多的考虑。
值类型重申,可能很多人还停留在modern effective c++介绍的auto那里
弄了SSE指令集,必然会在不同的场合不同的人群中了解到还有更为高级的AVX指令集的存在,早些年也确实有偶尔写点AVX的函数,但是一直没有深入的去了解,今年十一期间也没到那里去玩,一个人在家里抽空就折腾下这个东西,也慢慢的开始了解了这个东西,下面是基于目前的认知对这个东西进行下一个简单的小结,有些东西也许是不正确或者不全面的,但应该无伤大雅。
SQL*LOADER是ORACLE的数据加载工具,通常用来将操作系统文件(数据)迁移到ORACLE数据库中。SQL*LOADER是大型数据仓库选择使用的加载方法,因为它提供了最快速的途径(DIRECT,PARALLEL)。
继续优化技术的探索,今天以一个的Sobel算子进行边缘检测的算法为例来看看如何使用SSE指令集对其进行优化。
继续学习优化知识,这一节将以一个简单的肤色检测算法为例谈谈当一个算法中有比较运算符时,我们该如何向量化并进行加速,简单来说就是如何将比较运算语句写成SSE指令。
我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七:基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀(最大值和最小值)算法 一文,通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关,而且速度也相当的快,当时在被博文的评论里有博友提出了如下的问题:
拉普拉斯金字塔融合是多图融合相关算法里最简单和最容易实现的一种,我们在看网络上大部分的文章都是在拿那个苹果和橙子融合在一起,变成一个果橙的效果作为例子说明。在这方面确实融合的比较好。但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用。
查表算法,无疑也是一种非常常用、有效而且快捷的算法,我们在很多算法的加速过程中都能看到他的影子,在图像处理中,尤其常用,比如我们常见的各种基于直方图的增强,可以说,在photoshop中的调整菜单里80%的算法都是用的查表,因为他最终就是用的曲线调整。
字节按位反转算法,在有些算法加密或者一些特殊的场合有着较为重要的应用,其速度也是一个非常关键的应用,比如一个byte变量a = 3,其二进制表示为00000011,进行按位反转后的结果即为11000000,即十进制的192。还有一种常用的应用是int型变量按位反转,其基本的原理和字节反转类似,本文仅以字节反转为例来比较这个算法的实现。
前几天发了一篇一步步优化RGB转灰度图算法,但实验做的并不完善,在上次的基础上我又补充了一些优化技巧,相对于传统实现将RGB转灰度图算法可以加速到近5倍左右。所以,这篇文章再次将所有涉及到的优化方法进行汇总,SSE优化相关的原理上一节已经讲得很清楚了,这里就不会再展开了,感兴趣可以查看上篇文章。【AI PC端算法优化】一,一步步优化RGB转灰度图算法 这一节的速度测试环境为:
以chatglm-6b的支持为例,函数入口在 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L626 ,这里的 input 就是输入的 context(string类型)。然后 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L633 这行代码对 input 进行 tokenizer encode并构造好inputIds,再构造好attentionMask之后就可以给Forward函数推理,拿到推理结果之后再使用tokenizer进行decode得到输出。
本文介绍了基于SSE指令优化图像内插算法,相比普通C语言算法在运行效率上有显著提升,并给出了具体的实现代码。
总是写很长的复杂的文章,目前发现真的有点无法静心去弄了,感觉写代码的动力要比写文章强大的多,所以,往后的文章还是写的剪短一点吧。
缓存分为本地缓存和远端缓存。常见的远端缓存有Redis,MongoDB;本地缓存一般使用map的方式保存在本地内存中。一般我们在业务中操作缓存,都会操作缓存和数据源两部分。如:put数据时,先插入DB,再删除原来的缓存;ge数据时,先查缓存,命中则返回,没有命中时,需要查询DB,再把查询结果放入缓存中 。如果访问量大,我们还得兼顾本地缓存的线程安全问题。必要的时候也要考虑缓存的回收策略。
上一篇文章谈及了GIMP里实现的小波分解,但是这仅仅是把图像分解为多层的数据,如果快速的获取分解数据以及后续怎么利用这些数据,则是本文的重点。
static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptrdiff_t diff_stride, const uint8_t *src_ptr, ptrdiff_t src_stride, const uint8_t *pred_ptr, ptrdiff_t pred_stride) { for (int32_t j = 0; j < rows; ++j) { subtract32_
PG引入SIMD执行集后具体有多大性能提升?本篇抽取PG的simd库,对比线性搜索场景的性能:
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