Intel的ipp库（Integrated Performance Primitives）

最新推荐文章于 2025-03-19 10:49:48 发布

秋水墨色

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分类专栏：计算机视觉（OCR+目标检测+目标跟踪）+（优化+部署）文章标签： opencv 人工智能计算机视觉

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本文介绍了Intel的IPP库及其在OpenCV中的应用，同时对比了NVIDIA的NPP库，阐述了两者在CPU和GPU上的性能优势。CUDA作为NVIDIA的并行计算平台，提供了广泛的硬件和软件支持，包括cuBLAS、cuFFT等库。文章还提到了Intel的MKL和TBB，并指出AMD的HIP作为CUDA的替代方案。

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IPP库包含了许多底层优化的函数。如果已经安装了IPP库，opencv在运行时也会自动调用。NVIDIA公司针对GPU开发了的GPU加速的图像、视频、信号处理库NPP（NVIDIA Performance Primitives）。NPP和IPP库函数基本上是一一对应，不同的是一个在CPU上计算一个在GPU上计算。高度优化的NPP计算单元，执行速度比仅使用CPU要快80倍。

CUDA本身涵盖的功能非常广泛，硬件功能上就几乎体现了NV自家GPGPU的所有可能性，再加上驱动和软件上层封装（各种库，比如cuBLAS，cuFFT，cuDNN之类），以及完备的开发工具套件（编译器、调试器、profiler等等）。CUDA很多功能与硬件深度耦合，硬件设计不一致，靠软件封装来保持一致性，工作量真不是一般公司消化得了的。

CUDA的编程模型很大程度复用了C语言，所以有cudaMalloc、cudaFree、cudaMemset这种定制版的“C API”。CUDA里的数学函数也多数沿用了cmath里的形式，比如exp()是double函数，expf()是float版的exp。cuBLAS就不用说了，多数API都源自LAPACK（虽然BLAS的这套API现在都快成标准接口了）。cuFFT的API与FFTW虽然有不小的差别，但两者之间的传承关系也很明显。这些API基本都