图像处理硬件加速引擎是什么 如何提高CPU芯片性能
什么是硬件加速引擎？
软件在cpu上执行，首先是从控制器从存储器取指（fetch），接着控制器进行译码（decode），然后由算数逻辑单元（alu）执行指令（execute），这就是指令周期，如下图所示。因此cpu每执行一个运算，都是一个流水线式调用计算的过程。普通计算机用指令运算速度衡量计算性能，而超算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，在cpu上都是线程的运算，并且要耗费n个指令周期。线程的机制决定了运算只能按部就班，执行完当前的操作才能进行下一个，所以经常电脑会卡住，因为性能不足以快速执行当前的运算。
想要提高cpu芯片性能，最简单粗暴的办法：要么提升主频，要么增加核数：
1）提高主频：当前流片的制程限制了主频，我们一直徘徊在3-5ghz，且进一步提高主频，功耗和散热也是很大的问题。
2）增加核数：无限制的增加核数是一种非常笨拙的办法 ，并且软件不好优化，同时又受面积、功耗、散热、成本的制约，芯片良品率也将会进一步降低。
除非是云服务器类芯片等以为追求性能为目标，对能耗比不敏感的芯片，否则消费类芯片核心竞争力仍以能耗比和性价比为主。这意味着随着摩尔定律的终结，我们很难再从通用cpu榨出更多的性能，那么架构的演进也许才能突破限制——采用硬件加速器引擎（协处理器），比如采用gpu/dsp/dpu等专用处理单元加速器来完成特定的功能，提升处理的效率。
典型的在2020.11.11，apple在wwdc上发布了采用自研soc的全芯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。该芯片采用了apple的手机soc架构，由tsmc最新5nm制程工艺代工，集成了8个cpu，8个gpu（128个执行单元，可同时执行24576个线程，运算能力高达2.6tflops），以及16核的神经网络加速引擎neural engine（即上述所谓dpu，每秒可进行11万亿次操作），硬件编解码核（硬件完成avs、264/5等制式视频的编解码）。
这款地表最强的soc，在同等功耗下，号称达到了2倍目前最快的cpu性能，再次刷新了数据。这里的gpu与neural engine，硬件编解码核等，这就我们所谓的硬件加速器。芯片充分利用硬件加速引擎，有效缓解了cpu线程运算的压力。gpu是专用的图形处理单元，neural engine是专用的卷积神经网络计算单元，硬件编解码是专用的视频编解码处理单元，三者异曲同工，无非就是将原本要用cpu计算的卷积/浮点运算进行了硬化，采用门电路进行并行加速运算，而非传统cpu的指令运算流程。
文章出处：【微信公众号：fpga自习室】
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