openVX加速-常见问题：适用场景、AI加速、安装方式等

1. 哪些算法处理推荐使用 OpenVX

OpenVX 是非常适合图像处理和计算机视觉任务的框架，特别是在需要高性能和硬件加速的场景下。如果你的前处理和后处理涉及到图像滤波、边缘检测、颜色转换等操作，使用 OpenVX 可以带来性能提升。

OpenVX 更适合处理以下类型的运算：

图像处理算子：如卷积、边缘检测、形态学操作、色彩空间转换等。OpenVX 提供了针对这些操作的优化实现，可以在 GPU 等加速硬件上高效运行。
高度并行化的任务：如图像滤波、直方图计算等。这些任务可以在多个像素或区域上并行执行，非常适合 OpenVX 的图结构。
数据依赖明确的任务：如果任务可以表示为一个有向无环图（DAG），并且各个操作之间的数据流清晰，那么它非常适合迁移到 OpenVX。

不适合 OpenVX 加速的情况：

简单的加减乘除：这些运算本身在 CPU 上已经非常快，除非涉及到大量并行计算，否则使用 OpenVX 的开销可能会超过带来的收益。
非图像处理任务：OpenVX 专注于图像处理和计算机视觉领域，对于其他类型的运算并没有专门的优化。

使用 OpenVX 进行AI算法的前处理和后处理很多时候也是比较推荐的，尤其是这些操作可以在 GPU 上并行加速执行的时候。但需要注意整个管道的执行效率取决于数据在 CPU 和 GPU 之间的传输开销。

2. 数据在 CPU 和 GPU 之间迁移的 I/O 时间损耗

如果前处理和后处理在 CPU 上执行，而 AI 推理在 GPU 上执行，会存在数据从 CPU 迁移到 GPU（或反之）的 I/O 时间损耗。这种迁移可能会成为系统的瓶颈，尤其是在实时处理视频流的场景下。

如果你的前处理操作也在 GPU 上通过 OpenVX 执行，理论上可以避免不必要的数据回传到 CPU。此时，处理结果可以直接传递给 GPU 上的 AI 推理引擎，避免了额外的 I/O 开销，从而提高整体系统的效率。

3. 前处理结果可以直接传递给 GPU 推理引擎

OpenVX 的一个优势在于它可以在 GPU 上执行前处理操作，如果你的 AI 推理引擎也在 GPU 上运行，那么在 OpenVX 中完成的前处理结果可以直接传递给 GPU 推理引擎，而不需要经过 CPU。这种情况下，数据不需要在 CPU 和 GPU 之间来回传递，可以极大地减少 I/O 开销，提升系统的整体处理速度。

4. OpenVX 是否会默认跑在 GPU 上

是否会跑在 GPU 上取决于：

OpenVX 实现：不同厂商的 OpenVX 实现方式不同，有的可能优先选择 GPU，有的则可能优先选择 CPU。
节点类型：某些节点可能会被优先分配到 GPU，特别是那些计算密集型或高度并行的任务（如卷积、滤波等）。
硬件配置：如果 GPU 支持良好，OpenVX 可能会自动利用 GPU 进行加速。

OpenVX 不会强制性地将所有计算都移到 GPU 上，特别是对于一些更适合在 CPU 上运行的任务。

5. 如果没有 GPU，使用 OpenVX 后在CPU可否加速

大概不会。如果硬件没有 GPU 或其他加速硬件（如 DSP），OpenVX 最终还是在 CPU 上执行计算。OpenVX 的加速效果可能不明显，因为计算仍然是在 CPU 上进行。性能可能与直接在 CPU 上执行计算相近，甚至略有下降，因为 OpenVX 可能引入了一些额外的调度和管理开销。

6. 不同厂商的 OpenVX 实现

不同厂商确实有自己的 OpenVX 实现，尽管它们都遵循 OpenVX 规范，但各自的实现方式和支持的功能可能会有所不同。

Khronos Group 参考实现:

Khronos Group 提供了 OpenVX 的参考实现，通常用于验证标准的兼容性。这一实现相对基础，主要用于 CPU，适合开发和学习。

NVIDIA 的 OpenVX 实现:

NVIDIA 提供了基于 CUDA 的 OpenVX 实现，可以充分利用 GPU 的计算能力。NVIDIA 的实现特别针对他们的 GPU 进行了优化，能够大幅度提高图像处理和计算机视觉任务的效率。

其他厂商:

其他硬件厂商如 AMD、Intel、Qualcomm 等也有自己的 OpenVX 实现，这些实现针对各自的硬件进行了优化，例如针对 AMD 的 GPU，Intel 的 CPU/GPU，或 Qualcomm 的移动处理器。

7. 不同厂商实现的差异

硬件加速:
- 不同厂商的 OpenVX 实现主要差异在于对特定硬件的优化程度。比如 NVIDIA 的实现可能在 GPU 加速方面表现更好，而 Intel 的实现可能在 CPU 上有更优的表现。
扩展功能:
- 厂商实现可能会提供一些额外的扩展功能，这些功能并非 OpenVX 标准的一部分，但可能针对特定硬件进行了深度优化。
兼容性:
- 尽管不同厂商的实现应该遵循 OpenVX 规范，但在某些情况下，某些特定功能的实现方式或性能可能会有所不同。因此，跨平台使用时可能需要进行适配。

8. 如何下载和集成 OpenVX 到本地 C++ 工程

下载 OpenVX 实现:
- Khronos 参考实现 : 可以在 Khronos 官方网站下载参考实现，或通过 GitHub 项目克隆代码。
- NVIDIA OpenVX : 如果使用 NVIDIA GPU，可以从 NVIDIA 的网站下载他们的 OpenVX 实现，通常会随 JetPack SDK 一起提供。
集成到 C++ 工程中:
- 1. 安装库:
  - 下载并解压缩 OpenVX 实现到本地。
  - 确保已安装 C++ 编译器和构建工具（如 GCC、CMake）。
- 2. 配置项目:
  - 在你的 C++ 项目中，确保包含库的头文件路径。例如，在使用 CMake 时，可以通过以下方式添加 include 路径：
    cmake 复制代码
```
include_directories(/path/to/openvx/include)
```
  - 链接 OpenVX 库文件，确保链接到正确的静态或动态库。在 CMake 中可以这样做：
    cmake 复制代码
```
target_link_libraries(your_project_name /path/to/openvx/lib/libopenvx.a)
```
- 3. 编写代码:
  - 在代码中包含头文件 <VX/vx.h>，并开始使用 OpenVX API 编写图像处理和计算机视觉算法。
- 4. 编译和运行:
  - 确保所有路径配置正确，然后编译你的项目。生成的可执行文件将链接到 OpenVX 库。