CANN DVPP赋能AIGC：硬件加速视觉处理，打造极致生成式视觉工作流

✨ 导语

AIGC（人工智能生成内容）技术在视觉领域的爆发式增长，从文生图（Text-to-Image）、图生图（Image-to-Image）到视频生成、实时虚拟数字人，都对图像和视频的处理效率提出了极高要求。在这些复杂的AIGC视觉工作流中，原始图像或视频的预处理 （如缩放、裁剪、颜色空间转换）和生成结果的后处理（如格式转换、质量调整、与原始图像融合）是不可或缺的环节。然而，传统的CPU软处理效率低下，而将这些任务交给NPU的AI计算单元又会与AI模型推理争抢宝贵的算力。

CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾AI全栈软件体系的核心，不仅提供强大的AI计算能力，更集成了专用的硬件模块------DVPP（Digital Vision Pre-Processing）数字视觉预处理单元 。它通过专用的硬件加速器，高效处理图像和视频数据，避免占用CPU和NPU核心计算资源。本文将深入解读CANN DVPP在AIGC视觉工作流中的核心作用，并以acl_dvpp_sample仓库为实践载体，展示如何利用昇腾AI处理器的专用DVPP能力，为AIGC模型构建端到端高效、流畅的生成式视觉工作流。🚀

一、AIGC视觉工作流的性能挑战与DVPP的破局

AIGC模型在视觉领域的应用，对图像/视频的预处理和后处理环节带来了显著挑战：

输入多样性与模型固定性：AIGC模型（如Stable Diffusion）往往要求特定的输入尺寸（例如512x512、1024x1024）和颜色格式（如RGB），但用户输入的原始图像可能尺寸不一、格式多样，需要高效的预处理。
生成结果的后处理：AIGC模型生成的通常是原始图像特征或特定格式的图像（如YUV），为了显示、存储或进一步处理，需要进行颜色空间转换、缩放、JPEG编码等后处理。
计算资源竞争：
- CPU瓶颈：传统的CPU进行图像处理速度慢，且会大量占用CPU资源，影响整体系统性能。
- NPU资源占用：若将图像处理任务放在NPU的AI计算单元上执行，则会与AIGC模型的核心推理任务竞争算力，导致推理效率下降。
实时性需求：实时视频生成、虚拟数字人等AIGC应用，要求整个视觉工作流（包括预处理、AI推理、后处理）都能达到毫秒级响应。

DVPP正是为解决这些挑战而设计的。它是一个独立的硬件模块，专为图像/视频处理任务而生，具备以下优势：

专用硬件加速：DVPP集成了多种硬件加速单元，如VPC（Video Pixel Composer，用于缩放、裁剪、格式转换）、JPEGD（JPEG解码）、JPEGE（JPEG编码）等。
零资源竞争：DVPP操作在专用的硬件单元上执行，不占用CPU和NPU核心AI计算单元的资源。这意味着AIGC模型可以全速进行推理，而图像处理同时高效进行。
高性能低功耗：专用硬件比通用处理器在图像处理方面效率更高，功耗更低。
统一API集成：CANN ACL提供统一接口，方便开发者在AI推理流程中无缝集成DVPP功能。

二、深度实践：基于`acl_dvpp_sample`的AIGC视觉处理加速

acl_dvpp_sample仓库提供了在昇腾AI处理器上进行图像缩放、裁剪、颜色空间转换等DVPP操作的详细示例。通过这些示例，我们可以了解如何将DVPP集成到AIGC视觉工作流中。

我们将以一个典型的AIGC应用场景为例：一个文生图（Text-to-Image）系统，它需要将用户输入的任意尺寸图像作为条件输入（例如ControlNet），并在生成后将结果保存为JPEG格式。

1. DVPP环境初始化与资源管理

首先，需要初始化ACL环境，并为DVPP操作创建相应的Channel Desc和Stream。

cpp 复制代码

// 示例：DVPP环境初始化 (概念性代码，简化自 acl_dvpp_sample/main.cpp)
#include <acl/acl.h>
#include <acl/acl_dvpp.h>
#include <iostream>

aclrtContext context_ = nullptr;
aclrtStream stream_ = nullptr;
acldvppChannelDesc* dvppChannelDesc_ = nullptr;

bool InitDvppResource(int32_t deviceId = 0) {
    aclError ret = aclInit(nullptr);
    // ... 错误处理 ...
    ret = aclrtSetDevice(deviceId);
    // ... 错误处理 ...
    ret = aclrtCreateContext(&context_, deviceId);
    // ... 错误处理 ...
    ret = aclrtCreateStream(&stream_);
    // ... 错误处理 ...

    // 1. 创建DVPP通道描述
    dvppChannelDesc_ = acldvppCreateChannelDesc();
    // ... 错误处理 ...
    // 可以设置通道ID等属性，但通常无需额外配置即可使用

    // 2. 创建DVPP通道
    ret = acldvppCreateChannel(dvppChannelDesc_);
    // ... 错误处理 ...

    std::cout << "DVPP资源初始化完成，Device ID: " << deviceId << std::endl;
    return true;
}

// 调用 InitDvppResource();

这段代码展示了DVPP环境的初始化。acldvppCreateChannelDesc和acldvppCreateChannel是创建DVPP操作通道的关键，所有后续的图像处理任务都通过此通道提交。

2. DVPP图像缩放与格式转换------AIGC输入预处理

假设AIGC模型需要一个特定尺寸（如512x512）的RGB图像作为输入，而原始图像是任意尺寸的JPEG文件。我们需要先用DVPP进行JPEG解码，然后缩放并转换为RGB。

cpp 复制代码

// 示例：DVPP JPEG解码，缩放，颜色空间转换 (概念性代码，简化自 acl_dvpp_sample)
// 注意：实际代码中需要处理内存分配、输入输出描述等更多细节

bool DvppProcessImageForAIGCInput(const std::vector<char>& jpegData, int32_t targetWidth, int32_t targetHeight, void** outputRgbDeviceBuffer) {
    aclError ret;
    // 1. DVPP JPEG解码
    // 分配 Device 内存用于存放 JPEG 码流
    // aclrtMalloc(...)
    // aclrtMemcpy(...)
    // acldvppJpegDecodeConfig* decodeConfig = acldvppCreateJpegDecodeConfig();
    // acldvppJpegDecodeAsync(dvppChannelDesc_, jpegDeviceBuffer, jpegData.size(), decodeConfig, decodedOutputPicDesc, stream_);
    // aclrtSynchronizeStream(stream_);
    // 假设解码后得到 YUV 格式的图像数据 (decodedOutputPicDesc 指向)

    // 2. DVPP VPC (Video Pixel Composer) 缩放与颜色空间转换
    // 定义输入图片描述 (来自解码结果)
    acldvppPicDesc* inputPicDesc = acldvppCreatePicDesc();
    acldvppSetPicDescFormat(inputPicDesc, PIXEL_FORMAT_YUV420_SEMI_PLANAR); // 假设解码输出为YUV420
    acldvppSetPicDescWidth(inputPicDesc, decoded_width);
    acldvppSetPicDescHeight(inputPicDesc, decoded_height);
    acldvppSetPicDescWidthStride(inputPicDesc, decoded_width_stride); // 实际宽度对齐后的值
    acldvppSetPicDescHeightStride(inputPicDesc, decoded_height_stride); // 实际高度对齐后的值
    acldvppSetPicDescData(inputPicDesc, decoded_yuv_device_buffer); // 解码后的YUV数据
    acldvppSetPicDescSize(inputPicDesc, decoded_yuv_size);

    // 定义输出图片描述 (目标RGB格式和尺寸)
    acldvppPicDesc* outputPicDesc = acldvppCreatePicDesc();
    acldvppSetPicDescFormat(outputPicDesc, PIXEL_FORMAT_RGB_888); // AIGC模型通常需要RGB输入
    acldvppSetPicDescWidth(outputPicDesc, targetWidth);
    acldvppSetPicDescHeight(outputPicDesc, targetHeight);
    // acldvppSetPicDescWidthStride, acldvppSetPicDescHeightStride, acldvppSetPicDescSize 会自动计算
    aclrtMalloc(outputRgbDeviceBuffer, output_rgb_buffer_size, ACL_MEM_MALLOC_NORMAL_ONLY);
    acldvppSetPicDescData(outputPicDesc, *outputRgbDeviceBuffer);

    // 3. 提交VPC任务 (缩放和颜色转换)
    ret = acldvppVpcProcessAsync(dvppChannelDesc_, inputPicDesc, outputPicDesc, nullptr, stream_);
    // ... 错误处理 ...
    ret = aclrtSynchronizeStream(stream_); // 等待DVPP任务完成
    // ... 释放资源 ...
    std::cout << "DVPP pre-processing (decode, resize, format convert) completed." << std::endl;
    return true;
}

// std::vector<char> raw_jpeg_image = ...; // 从文件读取的JPEG数据
// void* aigc_input_buffer_on_device = nullptr;
// DvppProcessImageForAIGCInput(raw_jpeg_image, 512, 512, &aigc_input_buffer_on_device);
// // aigc_input_buffer_on_device 即可作为AIGC模型的输入

这段代码概念性地展示了DVPP的JPEG解码和VPC缩放/颜色转换功能。通过这些操作，原始的任意尺寸JPEG图像被高效地转换为AIGC模型所需的特定尺寸和格式的RGB数据，并且整个过程在DVPP硬件上完成，不占用NPU的AI计算资源。

3. DVPP JPEG编码------AIGC输出后处理

AIGC模型生成最终图像后，可能需要将其保存为标准的JPEG文件。DVPP的JPEGE单元可以高效完成此任务。

cpp 复制代码

// 示例：DVPP JPEG编码 (概念性代码，简化自 acl_dvpp_sample)
bool DvppEncodeImageForAIGCOutput(void* rgbDeviceBuffer, int32_t width, int32_t height, std::vector<char>& encodedJpegData) {
    aclError ret;
    // 定义输入图片描述 (来自AIGC模型输出，假设是RGB格式)
    acldvppPicDesc* inputPicDesc = acldvppCreatePicDesc();
    acldvppSetPicDescFormat(inputPicDesc, PIXEL_FORMAT_RGB_888);
    acldvppSetPicDescWidth(inputPicDesc, width);
    acldvppSetPicDescHeight(inputPicDesc, height);
    // ... 设置输入DeviceBuffer和尺寸 ...

    // 定义输出码流缓冲区
    void* outputJpegDeviceBuffer = nullptr;
    size_t outputJpegBufferSize = width * height * 3; // 预估最大值
    aclrtMalloc(&outputJpegDeviceBuffer, outputJpegBufferSize, ACL_MEM_MALLOC_NORMAL_ONLY);

    // 提交JPEGE任务
    acldvppJpegEncodeConfig* encodeConfig = acldvppCreateJpegEncodeConfig();
    acldvppSetJpegEncodeConfigLevel(encodeConfig, 100); // 设置编码质量
    ret = acldvppJpegEncodeAsync(dvppChannelDesc_, inputPicDesc, outputJpegDeviceBuffer, &outputJpegBufferSize, encodeConfig, stream_);
    // ... 错误处理 ...
    ret = aclrtSynchronizeStream(stream_);

    // 将编码后的数据从Device拷贝回Host
    encodedJpegData.resize(outputJpegBufferSize);
    aclrtMemcpy(encodedJpegData.data(), outputJpegBufferSize,
                outputJpegDeviceBuffer, outputJpegBufferSize,
                ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);

    // ... 释放资源 ...
    std::cout << "DVPP post-processing (JPEG encode) completed." << std::endl;
    return true;
}

// void* aigc_output_rgb_buffer = ...; // AIGC模型生成的RGB图像数据
// std::vector<char> final_jpeg_image;
// DvppEncodeImageForAIGCOutput(aigc_output_rgb_buffer, 512, 512, final_jpeg_image);
// // final_jpeg_image 即可保存为文件

这段代码展示了DVPP的JPEG编码功能，将AIGC模型生成的RGB图像数据高效地编码成JPEG格式。同样，这个过程完全由DVPP硬件加速，不影响核心AI计算。

三、DVPP对AIGC视觉工作流性能的深远影响

CANN DVPP能力为AIGC视觉工作流带来了诸多核心优势：

极致的端到端性能：将图像预处理和后处理从CPU或NPU AI计算单元中解放出来，确保AI推理单元全速运行，从而显著缩短AIGC模型的整体延迟。
资源高效利用：DVPP拥有专用硬件，不占用CPU和NPU核心资源，避免了资源竞争，使得AIGC服务能够更有效地利用整个昇腾AI处理器。
降低功耗：硬件加速比软处理更节能，特别适用于车载、移动设备等功耗敏感的边缘AIGC应用。
简化开发复杂度：CANN ACL提供统一接口，方便开发者将复杂的图像处理逻辑无缝集成到AIGC应用中，无需处理底层硬件细节。
支持高分辨率/高帧率AIGC：DVPP能够高效处理4K甚至更高分辨率的图像和视频，是实现高质量AIGC输出的关键。
提升AIGC实时性：为实时视频生成、实时图像风格转换等AIGC应用提供了坚实的性能基础。

这种硬件级别的视觉处理加速，使得DVPP成为构建高性能AIGC视觉工作流不可或缺的组成部分。

四、展望未来：CANN DVPP与AIGC的协同进化

AIGC视觉技术仍在飞速发展，对底层图像处理能力的需求也日益精细。CANN DVPP将持续优化：

支持更多复杂的图像处理操作：例如更高级的滤镜、图像增强、去噪等，进一步扩展其能力范围。
更智能的自动化集成：与CANN ATC和MindSpore等框架更紧密集成，实现图像处理流程的自动化优化。
与NPU AI计算的深度融合：探索在DVPP和AI计算单元之间实现更高效的数据共享和任务协同。
支持新的图像/视频格式：紧跟行业标准，支持新兴的媒体编码格式。

CANN DVPP与AIGC技术的深度融合，正在共同推动生成式AI从"能生成图像"走向"高效生成、处理、分发高质量、高分辨率、实时性的视觉内容"，为智能视觉内容的未来描绘出更宏伟、更流畅的蓝图！🌟

CANN组织链接 ：https://atomgit.com/cann
本文实践参考仓库链接 ：https://atomgit.com/cann/sample/tree/master/acl_dvpp_sample

希望这篇CSDN文章能够深入浅出地解释CANN DVPP在AIGC视觉工作流中的重要作用！如果您对任何细节有疑问，或者想进一步探讨其他AIGC相关的CANN实践，请随时告诉我哦！😊

CANN DVPP赋能AIGC：硬件加速视觉处理，打造极致生成式视觉工作流

一、AIGC视觉工作流的性能挑战与DVPP的破局

二、深度实践：基于acl_dvpp_sample的AIGC视觉处理加速

1. DVPP环境初始化与资源管理

2. DVPP图像缩放与格式转换------AIGC输入预处理

3. DVPP JPEG编码------AIGC输出后处理

三、DVPP对AIGC视觉工作流性能的深远影响

四、展望未来：CANN DVPP与AIGC的协同进化

二、深度实践：基于`acl_dvpp_sample`的AIGC视觉处理加速