當(dāng)一個(gè)算法實(shí)現(xiàn)之后，需要集成到產(chǎn)品中去，這時(shí)就要面臨性能問題。在實(shí)際工程應(yīng)用中，除采用降低算法的復(fù)雜度去解決性能問題外，通常也會(huì)選擇優(yōu)化代碼以及良好運(yùn)用硬件等方式。接下來將針對在不改動(dòng)算法情況下，對純工程方面做性能優(yōu)化的技術(shù)作一個(gè)介紹。

1. 流程優(yōu)化

對初始算法進(jìn)行流程優(yōu)化主要有：

A.避免算法執(zhí)行過程中的重復(fù)操作及冗余計(jì)算。

B.避免算法中循環(huán)語句內(nèi)部有過多依賴和跳轉(zhuǎn)。

C.定點(diǎn)化：定點(diǎn)化的思想是將浮點(diǎn)型運(yùn)算轉(zhuǎn)換為整型運(yùn)算，具體做法是將數(shù)據(jù)乘上一個(gè)很大的數(shù)后，將所有運(yùn)算轉(zhuǎn)為整型計(jì)算，例如某個(gè)乘法只關(guān)心小數(shù)點(diǎn)后3位，那把數(shù)據(jù)都乘上10000后，進(jìn)行整型運(yùn)算的結(jié)果也就滿足所需的精度。

D.以空間換時(shí)間：空間換時(shí)間(zui)經(jīng)典的就是查找表，某些計(jì)算相當(dāng)耗時(shí)，但其自變量的值域是比較有限的，這樣的情況可以預(yù)先計(jì)算好每個(gè)自變量對應(yīng)的函數(shù)值，存在一個(gè)表格中，每次根據(jù)自變量的值去索引對應(yīng)的函數(shù)值即可。

E.預(yù)先分配內(nèi)存：把握算法整個(gè)執(zhí)行過程中內(nèi)存的使用，提前分配好內(nèi)存，避免內(nèi)存不斷開辟與釋放而產(chǎn)生的耗時(shí)。

2. 指令優(yōu)化

SIMD即(Single Instruction Multiple Data)，單指令多數(shù)據(jù)流，是CPU中能夠復(fù)制多個(gè)操作數(shù)，并把它們打包在大型寄存器的一組指令集。

目前PC上I-n-t-e-l指令集有SSE、AVX等，SSE/AVX是對其X86體系的SIMD擴(kuò)展指令集，它基于SIMD向量化技術(shù)，提高X86硬件的計(jì)算性能，增強(qiáng)了X86多核向量處理器的圖像和視頻處理能力。SSE/AVX指令支持向量化數(shù)據(jù)并行，一個(gè)指令可以同時(shí)對多個(gè)操作數(shù)進(jìn)行操作，同時(shí)操作的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)由向量寄存器的長度和數(shù)據(jù)類型共同決定。

SIMD屬于細(xì)粒度的并行，對于圖像算法中利用SIMD技術(shù)優(yōu)化，可以一次性對多個(gè)像素進(jìn)行處理，性能提升明顯，大部分情況下都有3-4倍的提升。

3. 多線程優(yōu)化

當(dāng)系統(tǒng)有多個(gè)線程/進(jìn)程時(shí)，CPU會(huì)按一定的調(diào)度策略，把它們盡可能放在不同的核上執(zhí)行，多線程優(yōu)化就是把算法拆成多個(gè)子任務(wù)，跑在不同的線程上，利用CPU多個(gè)核的能力，并行執(zhí)行算法。

比較有名的框架就是OpenMP，OpenMP是一種共享內(nèi)存并行系統(tǒng)的多線程程序設(shè)計(jì)方案，支持的編程語言包括C、C++和Python。OpenMP提供了對并行算法的高層抽象描述，特別適合在多核CPU機(jī)器上的并行程序設(shè)計(jì)。編譯器根據(jù)程序中添加的pragma指令，自動(dòng)將程序并行處理，使用OpenMP簡化了并行程序設(shè)計(jì)。OpenMP采用fork-join的執(zhí)行模式，開始的時(shí)候只存在一個(gè)主線程，當(dāng)需要并行計(jì)算的時(shí)候，派生出若干個(gè)分支線程來執(zhí)行并行任務(wù)。當(dāng)并行代碼執(zhí)行完成之后，分支線程匯合，并把控制流程交給單獨(dú)的主線程。一個(gè)典型的fork-join執(zhí)行模型如圖1所示。

 圖1. fork-join執(zhí)行模型示意圖

4. GPU加速

GPU即(Graphic Processing Unit)，圖形處理器。如圖2所示，CPU功能模塊很多，能適應(yīng)復(fù)雜運(yùn)算環(huán)境；GPU構(gòu)成則相對簡單，目前流處理器和顯存控制器占據(jù)了絕大部分晶體管。CPU中大部分晶體管主要用于構(gòu)建控制電路（比如分支預(yù)測等）和Cache，只有少部分的晶體管來完成實(shí)際的運(yùn)算工作。而GPU的控制相對簡單，且對Cache的需求小，所以大部分晶體管可以組成各類電路、多條流水線，使得GPU的計(jì)算速度有了突破性的飛躍，擁有了更強(qiáng)大的處理浮點(diǎn)運(yùn)算的能力。

 圖2. GPU和CPU架構(gòu)

要使用GPU進(jìn)行通用計(jì)算，需要基于一個(gè)框架，目前的框架主要有CUDA和OpenCL。

CUDA是一種由NVIDIA推出的通用并行計(jì)算架構(gòu)，該架構(gòu)使GPU能夠解決復(fù)雜的計(jì)算問題。 它包含了CUDA指令集架構(gòu)（ISA）以及GPU內(nèi)部的并行計(jì)算引擎。這個(gè)架構(gòu)只能在裝配了NVIDIA顯卡的機(jī)器上使用。

OpenCL是一個(gè)為異構(gòu)平臺(tái)編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺(tái)可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels（在OpenCL設(shè)備上運(yùn)行的函數(shù)）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺(tái)的API組成。OpenCL提供了基于任務(wù)分割和數(shù)據(jù)分割的并行計(jì)算機(jī)制。