FPGA+CPU可让图像处理性能提升

[导读]本文深维科技联合创始人兼CEO樊平详细剖析了图片加速的必要性、当前实际的图片解决方案与部署方式以及如何通过FPGA+CPU异构计算的方案维护用户体验与服务成本新平衡。

1.为什么需要图片加速?

目前，图片处理的需求正在快速成长，即源于用户生成内容，视频图片抓取等方式的图片缩略图生成，像素处理，图片转码、智能分析处理需求不断增加。众多应用迫切需要高性能，高性价比的图片处理解决方案。

在这种情况下，数据中心面临着一个核心的考验--即用户体验与服务成本之间的平衡。总地来说，目前存在的纯CPU处理方案，TCO(服务器、电费、带宽、场地人员成本)相对高昂，用户体验也相对较差。

2 . 解决方案

2.1. ThunderImage JPEG2JPEG缩略图方案

鉴于此，深维科技推出了基于FPGA+CPU异构计算的解决方案-JPEG2JPEG，通过高性能FPGA分担CPU处理任务，其所带来的优势是20倍吞吐性能提升，20倍延迟的降低，5倍实际成本的节省以及10倍的能效比提升。

JPEG2JPEG缩略图方案是将用户上传的图片进行高质量的缩放，即可满足绝大多数应用场合需求，例如，微信接收的一般都是缩小后的图片。缩略图是一项大量的、高并发的需求，针对4K图像输入，输出缩放至1024x768、640x480的场景。目前，JPEG2JPEG缩略图方案可以实现吞吐量550张、延迟约58ms的高性能效果。

2.2 . ThunderImage JPEG2WebP转码方案

WebP的需求主要来自于对带宽成本的节省。WebP相较于JPEG，在同等图像质量情况下，压缩率可以提升25%~34%，相应的对带宽成本的节省更加明显，并且因为传输数据量的减少，延迟也会随之降低，进而带来用户体验的提升。但与此同时，WebP也存在一项问题，其计算复杂度是JPEG的10倍，对服务器的性能要求也更高，进而造成部署成本的提升。