结合英特尔 IPP 和 TBB

Posted 2023-02-16

【中文标题】结合英特尔 IPP 和 TBB

【英文标题】：combining Intel IPP and TBB

【发布时间】：2012-10-23 20:47:40

【问题描述】：

我正在尝试通过结合 IPP 和 TBB 来进一步改进我的图像调整算法。我可以完成这项任务的两种方法是：

使用不带 TBB 的 IPP 在 parallel_for 循环中使用 IPP 和 TBB

我的问题是我已经对应用程序进行了编码，并且得到了正确的结果。但令人惊讶的是，当它们组合在一起时，我的计算时间会更大。为避免混乱，我只在此处粘贴部分代码。但如果需要，我可以提供整个代码。对于我只使用 IPP 的第一种情况，代码如下：（算法的基础是从英特尔 TBB 图像大小调整示例代码中借用的）

ippiResizeSqrPixel_8u_C1R(src, srcSize, srcStep, srcRoi, dst, dstStep, dstRoi, 
m_nzoom_x,m_nzoom_y,0, 0, interpolation, pBufferWhole);

parallel_for 循环如下所示：

parallel_for(
    blocked_range<size_t>(0,CHUNK),
    [=](const blocked_range<size_t> &r)
        for (size_t i= r.begin(); i!= r.end(); i++)
            ippiResizeSqrPixel_8u_C1R(src+((int)(i*srcWidth*srcHeight)), srcSize, 
srcStep, srcRoi, dst+((int)(i*dstWidth*dstHeight)), dstStep, dstRoi, 
m_nzoom_x,m_nzoom_y,0, 0, interpolation, pBuffer);
        
    
);

src 和dst 是指向源图像和目标图像的指针。使用 TBB 时，图像被划分为CHUNKS 部分，parallel_for 循环遍历所有CHUNKS 并使用 IPP 函数独立调整每个 CHUNK 的大小。 dstHeight、srcHeight、srcRoi 和 dstRoi 的值被修改以适应图像的分区，src+((int)(i*srcWidth*srcHeight)) 和 dst+((int)(i*dstWidth*dstHeight)) 将指向源和目标中每个分区的开头图片。

显然，IPP 和 TBB 可以以这种方式组合 - 因为我得到了正确的结果 - 但让我感到困惑的是，与单独使用 IPP 相比，当它们组合时计算时间会变差。关于可能是什么原因，或者我如何解决这个问题的任何想法？

谢谢！

【问题讨论】：

我认为图像尺寸太小而无法利用并行性。你测试了多大的输入/输出图像？

这是我最初的想法，但即使我测试了比原始尺寸大几倍的大尺寸图像，我也没有看到任何改进。

您是否尝试对此进行分析？你在哪个平台上。

【参考方案1】：

在您的代码中，parallel_for 中的每个并行化任务都包含多个 ippiResizeSqrPixel 调用。 与只调用一次的串行版本相比，这可能是毫无意义的开销，因为此类函数可能包含准备阶段（例如，设置插值系数表），并且它通常旨在一次处理大内存块以提高运行时效率。 （但我不知道 IPP 实际上是怎么做的。）

我建议你遵循并行结构：

parallel_for(
  // Range = src (or dst) height of image.
  blocked_range<size_t>(0, height),
  [=](const blocked_range<size_t> &r) 
    // 'r' = vertical range of image to process in this task.
    // You can calculate src/dst region from 'r' here,
    // and call ippiResizeSqrPixel once per task.
    ippiResizeSqrPixel_8u_C1R( ... );
  
);

【讨论】：

我很难弄清楚您的代码中有哪些不同之处。你能完成你的循环体吗？

基本思想是（1）通过调用一次IPP函数来最小化并行执行的任务，以及（2）纵向分割parallel_for的图像块并让TBB确定块大小，它是一个单位调用函数。

【参考方案2】：

原来某些 IPP 函数会自动使用多线程。对于此类功能，使用 TBB 无法获得任何改进。显然ippiResizeSqrPixel_8u_C1R( ... ) 函数就是这些函数之一。当我禁用除一个之外的所有内核时，两个版本的表现都一样好。