在 IPP 2019 中使用 Cubic 调整大小比 IPP 5.2 慢

Posted 2023-02-22

【中文标题】在 IPP 2019 中使用 Cubic 调整大小比 IPP 5.2 慢

【英文标题】：Resize with Cubic in IPP 2019 slower than IPP 5.2

【发布时间】：2019-09-06 07:40:54

【问题描述】：

目前我们在应用程序中使用 IPP 5.2，我尝试将其替换为带有 Nuget 包的 IPP 2019。我不明白 IPP 5.2 和 IPP 2019 之间 resize 与 CUBIC 的性能比较。

我的 CPU 是 Intel Core i7-8700k。在我的项目中。对于 IPP 5.2，版本信息为 0x3BBBF280 "6.0 Update 2 build 167.41"，名称为 0x3BBBF2A8 "ippip8-6.0.dll+"。

对于 IPP 2019，版本为 x3b834230 "2019.0.4 (r62443)"，名称为 0x3b834220 "ippIP AVX2 (h9)"。三次参数B设置为0.15，C设置为0.5。

调整大小与cubic的对比测试，源图像大小保持不变，调整因子不同。使用立方方法 ippiResizeCubic_16u_C1R。重复次数设置为 1000。

当源图片大小为 (30, 27) ，小图片时，IPP 5 的性能优于 IPP 2019。Comparison Test result with size (30,27)

当源图像大小为(150, 136)时，IPP 5的性能与IPP 2019几乎相同。Comparison Test result with size (150,136)

当源图像的尺寸大于 (150, 136) 时，如第三张尺寸为 (480, 517) 的图像，IPP 2019 的速度比 IPP 5 快。Comparison Test result with size (480,517)

IPL 项目中的旧 IPP 调整大小功能

ippiResize_16u_C1R((Ipp16u*)pSrc, srcSize, src->widthStep, srcRoi,
     (Ipp16u*)pDst, dst->widthStep, dstRoiSize, xFactor, yFactor, interpolation);

三次插值类型的新实现

ippiResizeGetSize_16u(srcSize, dstRoiSize, ippCubic, 0, &specSize,   &initSize);
pInitBuf = ippsMalloc_8u(initSize);
pSpec = (IppiResizeSpec_32f*)ippsMalloc_8u(specSize);
ippiResizeCubicInit_16u(srcSize, dstRoiSize, CubicParameterB, CubicParameterC, pSpec, pInitBuf);
ippiResizeGetBufferSize_8u(pSpec, dstRoiSize,1, &bufSize);
pBuffer = ippsMalloc_8u(bufSize);
ippiResizeCubic_16u_C1R((Ipp16u*)pSrc, src->widthStep, (Ipp16u*)pDst, dst->widthStep, dstOffset, dstRoiSize, ippBorderRepl, borderValue, pSpec, pBuffer);
iplFree(pInitBuf);
iplFree(pSpec);
iplFree(pBuffer);

从我得到的测试结果来看，IPP 2019 在处理较大图像时速度更快，但在调整较小图像时速度较慢。这是因为 IPP 2019 中使用了不同的三次算法吗？

对于调整较小图像 (30,27) 的大小，使用 IPP 2019 调整大小的图像质量是否优于使用 IPP 5 调整大小？

感谢您的帮助，欢迎提出任何建议！

亲切的问候，

宁

【问题讨论】：

您必须从测量中排除内存分配（和空闲）。

您好Rotem，感谢您的建议。内存分配和空闲是resize函数的一部分，我认为旧的ippiResize_16u_C1R也包含这样的部分。

我觉得老版本不使用动态内存分配和free，不使用“sketch buffer”实现resize也不难（不能确定）...常见的用法是初始化时分配一次内存，执行多次resize，最后释放。除此之外，30x27 对​​于有效的 AVX2 优化来说太小了。

嗨@Rotem，你是对的，缓冲区大小计算是新添加的。我已经在没有内存分配和空闲的情况下对其进行了测试。但是结果和以前差不多，另外我也测试了IPP 2019 p8库，和IPP 6中的类型一样，结果也差不多

【参考方案1】：

实际上，该问题已通过最新的 IPP 2019 u5 得到确认，并针对 IPP 团队升级。由于重新设计的 IPP 大小调整功能，性能回归发生在所谓的小图像尺寸 (here。