CANN SIP信号处理算子库深度解析：高性能信号处理算子加速库

本文基于CANN开源社区的sip仓库进行技术解读

CANN组织地址：https://atomgit.com/cann

sip仓库地址：https://atomgit.com/cann/sip

前言

信号处理在音频、图像、通信等领域有着广泛的应用。如何在NPU上实现高效的信号处理算子？如何充分利用NPU的硬件能力？

SIP（Signal Processing）是CANN提供的信号处理算子库，为NPU提供高效的信号处理能力。

什么是SIP

SIP是CANN的信号处理算子库：

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没有信号处理算子库：
开发者自己实现信号处理 → 效率低 → 性能不佳

有信号处理算子库：
使用优化算子 → 快速开发 → 性能优化

架构：

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信号处理应用
    ↓
SIP（信号处理算子库）
    ↓
CANN平台
    ↓
NPU硬件

核心概念

1. 信号处理算子

信号处理算子：

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#include "sip/sip.h"

// FFT算子
void fft(float *input, float *output, int n) {
    // 调用NPU优化的FFT算子
    sip_fft(input, output, n);
}

// 滤波算子
void filter(float *input, float *output, float *kernel, int input_size, int kernel_size) {
    // 调用NPU优化的滤波算子
    sip_filter(input, output, kernel, input_size, kernel_size);
}

// 卷积算子
void convolution(float *input, float *output, float *kernel, int input_size, int kernel_size) {
    // 调用NPU优化的卷积算子
    sip_convolution(input, output, kernel, input_size, kernel_size);
}

2. 频域变换

频域变换：

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// FFT配置
typedef struct {
    int n;              // FFT大小
    fft_type_t type;     // FFT类型
    fft_direction_t direction;  // FFT方向
} fft_config_t;

// FFT类型
typedef enum {
    FFT_TYPE_COMPLEX,   // 复数FFT
    FFT_TYPE_REAL,      // 实数FFT
    FFT_TYPE_DCT,       // DCT
    FFT_TYPE_DST        // DST
} fft_type_t;

// FFT方向
typedef enum {
    FFT_FORWARD,        // 正向FFT
    FFT_INVERSE         // 反向FFT
} fft_direction_t;

3. 滤波器

滤波器：

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// 滤波器配置
typedef struct {
    filter_type_t type; // 滤波器类型
    float cutoff;       // 截止频率
    int order;          // 滤波器阶数
    float *coefficients; // 滤波器系数
} filter_config_t;

// 滤波器类型
typedef enum {
    FILTER_TYPE_LOW_PASS,    // 低通滤波器
    FILTER_TYPE_HIGH_PASS,   // 高通滤波器
    FILTER_TYPE_BAND_PASS,   // 带通滤波器
    FILTER_TYPE_BAND_STOP    // 带阻滤波器
} filter_type_t;

核心算子

1. FFT算子

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// FFT算子使用
void fft_example() {
    // 输入数据
    float input[1024];
    for (int i = 0; i < 1024; i++) {
        input[i] = sin(2 * M_PI * 10 * i / 1024) + sin(2 * M_PI * 20 * i / 1024);
    }
  
    // 输出数据
    float output[1024];
  
    // 执行FFT
    fft(input, output, 1024);
  
    // 打印结果
    for (int i = 0; i < 512; i++) {
        printf("Frequency %d: %.4f\n", i, sqrt(output[2*i] * output[2*i] + output[2*i+1] * output[2*i+1]));
    }
}

2. 滤波算子

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// 滤波算子使用
void filter_example() {
    // 输入数据
    float input[1024];
    for (int i = 0; i < 1024; i++) {
        input[i] = sin(2 * M_PI * 10 * i / 1024) + sin(2 * M_PI * 100 * i / 1024);
    }
  
    // 低通滤波器
    filter_config_t low_pass;
    low_pass.type = FILTER_TYPE_LOW_PASS;
    low_pass.cutoff = 0.1;
    low_pass.order = 4;
  
    // 创建滤波器系数
    low_pass.coefficients = create_filter_coefficients(&low_pass);
  
    // 输出数据
    float output[1024];
  
    // 执行滤波
    filter(input, output, low_pass.coefficients, 1024, 8);
  
    // 打印结果
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        printf("Input[%d]: %.4f, Output[%d]: %.4f\n", i, input[i], i, output[i]);
    }
}

3. 卷积算子

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// 卷积算子使用
void convolution_example() {
    // 输入数据
    float input[1024];
    for (int i = 0; i < 1024; i++) {
        input[i] = sin(2 * M_PI * 10 * i / 1024);
    }
  
    // 卷积核
    float kernel[5] = {0.1, 0.2, 0.4, 0.2, 0.1};
  
    // 输出数据
    float output[1024];
  
    // 执行卷积
    convolution(input, output, kernel, 1024, 5);
  
    // 打印结果
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        printf("Input[%d]: %.4f, Output[%d]: %.4f\n", i, input[i], i, output[i]);
    }
}

使用场景

场景一：音频处理

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// 音频处理
void audio_processing(float *audio, int length) {
    // 阶段1：预处理
    float preprocessed[length];
    preemphasize(audio, preprocessed, length);
  
    // 阶段2：分帧
    int frame_size = 512;
    int num_frames = length / frame_size;
  
    for (int i = 0; i < num_frames; i++) {
        float frame[frame_size];
        extract_frame(preprocessed, frame, i * frame_size, frame_size);
      
        // 阶段3：加窗
        window(frame, frame, frame_size);
      
        // 阶段4：FFT
        float fft_output[frame_size];
        fft(frame, fft_output, frame_size);
      
        // 阶段5：滤波
        float filtered_output[frame_size];
        filter_config_t config;
        config.type = FILTER_TYPE_BAND_PASS;
        config.cutoff = 0.5;
        config.order = 4;
        config.coefficients = create_filter_coefficients(&config);
      
        filter(fft_output, filtered_output, config.coefficients, frame_size, 8);
      
        // 阶段6：IFFT
        float ifft_output[frame_size];
        ifft(filtered_output, ifft_output, frame_size);
    }
}

场景二：图像处理

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// 图像处理
void image_processing(unsigned char *image, int width, int height) {
    // 阶段1：灰度化
    float gray[width * height];
    rgb_to_gray(image, gray, width, height);
  
    // 阶段2：滤波
    float filtered[width * height];
  
    // 高斯滤波
    float gaussian_kernel[5][5] = {
        {1, 4, 6, 4, 1},
        {4, 16, 24, 16, 4},
        {6, 24, 36, 24, 6},
        {4, 16, 24, 16, 4},
        {1, 4, 6, 4, 1}
    };
  
    for (int i = 2; i < height - 2; i++) {
        for (int j = 2; j < width - 2; j++) {
            float sum = 0;
            for (int ki = 0; ki < 5; ki++) {
                for (int kj = 0; kj < 5; kj++) {
                    sum += gray[(i + ki - 2) * width + (j + kj - 2)] * gaussian_kernel[ki][kj];
                }
            }
            filtered[i * width + j] = sum / 256;
        }
    }
  
    // 阶段3：边缘检测
    float edges[width * height];
  
    // Sobel算子
    float sobel_x[3][3] = {
        {-1, 0, 1},
        {-2, 0, 2},
        {-1, 0, 1}
    };
  
    float sobel_y[3][3] = {
        {-1, -2, -1},
        {0, 0, 0},
        {1, 2, 1}
    };
  
    for (int i = 1; i < height - 1; i++) {
        for (int j = 1; j < width - 1; j++) {
            float gx = 0, gy = 0;
            for (int ki = 0; ki < 3; ki++) {
                for (int kj = 0; kj < 3; kj++) {
                    gx += filtered[(i + ki - 1) * width + (j + kj - 1)] * sobel_x[ki][kj];
                    gy += filtered[(i + ki - 1) * width + (j + kj - 1)] * sobel_y[ki][kj];
                }
            }
            edges[i * width + j] = sqrt(gx * gx + gy * gy);
        }
    }
}

场景三：通信处理

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// 通信处理
void communication_processing(float *signal, int length) {
    // 阶段1：调制
    float modulated[length];
    modulate(signal, modulated, length);
  
    // 阶段2：滤波
    float filtered[length];
  
    // 低通滤波器
    filter_config_t config;
    config.type = FILTER_TYPE_LOW_PASS;
    config.cutoff = 0.5;
    config.order = 4;
    config.coefficients = create_filter_coefficients(&config);
  
    filter(modulated, filtered, config.coefficients, length, 8);
  
    // 阶段3：上采样
    int upsampled_length = length * 4;
    float upsampled[upsampled_length];
    upsample(filtered, upsampled, length, 4);
  
    // 阶段4：FFT
    float fft_output[upsampled_length];
    fft(upsampled, fft_output, upsampled_length);
  
    // 阶段5：频谱分析
    float spectrum[upsampled_length / 2];
    for (int i = 0; i < upsampled_length / 2; i++) {
        spectrum[i] = sqrt(fft_output[2*i] * fft_output[2*i] + fft_output[2*i+1] * fft_output[2*i+1]);
    }
}

性能优化

1. 批处理FFT

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// 批处理FFT优化
void batch_fft(float *input, float *output, int batch_size, int n) {
    // 批处理FFT
    for (int i = 0; i < batch_size; i++) {
        fft(input + i * n, output + i * n, n);
    }
}

2. 实时滤波

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// 实时滤波优化
void real_time_filter(float *input, float *output, float *kernel, int input_size, int kernel_size) {
    // 使用滑动窗口
    for (int i = 0; i < input_size; i++) {
        output[i] = 0;
        for (int j = 0; j < kernel_size; j++) {
            if (i - j >= 0) {
                output[i] += input[i - j] * kernel[j];
            }
        }
    }
}

3. 并行处理

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// 并行处理优化
void parallel_processing(float *input, float *output, int length) {
    // 并行处理
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        output[i] = input[i] * 2;
    }
}

与其他组件的关系

组件	关系
ops-nn	神经网络算子
ops-cv	计算机视觉算子
runtime	运行时支持

关系：

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信号处理应用
    ↓
SIP（信号处理算子库）
    ↓
CANN平台（运行时）
    ↓
NPU硬件

调试技巧

1. 频谱分析

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// 频谱分析
void spectrum_analysis(float *signal, int length) {
    // FFT
    float fft_output[length];
    fft(signal, fft_output, length);
  
    // 计算频谱
    float spectrum[length / 2];
    for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
        spectrum[i] = sqrt(fft_output[2*i] * fft_output[2*i] + fft_output[2*i+1] * fft_output[2*i+1]);
    }
  
    // 打印频谱
    for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
        printf("Frequency %d: %.4f\n", i, spectrum[i]);
    }
}

2. 滤波器分析

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// 滤波器分析
void filter_analysis(filter_config_t *config) {
    // 创建滤波器系数
    float *coefficients = create_filter_coefficients(config);
  
    // 打印滤波器系数
    printf("Filter coefficients:\n");
    for (int i = 0; i < config->order * 2; i++) {
        printf("  Coefficient %d: %.4f\n", i, coefficients[i]);
    }
  
    // 测试滤波器
    float input[1024];
    for (int i = 0; i < 1024; i++) {
        input[i] = sin(2 * M_PI * 10 * i / 1024);
    }
  
    float output[1024];
    filter(input, output, coefficients, 1024, config->order * 2);
  
    // 打印结果
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        printf("Input[%d]: %.4f, Output[%d]: %.4f\n", i, input[i], i, output[i]);
    }
}

3. 性能测试

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// 性能测试
void performance_test(float *input, float *output, int length) {
    // 测试FFT性能
    double start = get_time();
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        fft(input, output, length);
    }
    double end = get_time();
  
    printf("FFT performance:\n");
    printf("  Average time: %.2f ms\n", (end - start) * 1000 / 100);
    printf("  Throughput: %.2f fps\n", 100 / (end - start));
}

常见问题

问题1：FFT结果不正确

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// 错误：未正确初始化数据
float input[1024];
fft(input, output, 1024);  // 未初始化！

// 正确：正确初始化数据
for (int i = 0; i < 1024; i++) {
    input[i] = sin(2 * M_PI * 10 * i / 1024);
}
fft(input, output, 1024);  // 正确

问题2：滤波效果不佳

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// 错误：滤波器参数不当
config.cutoff = 0.9;  // 截止频率太高！
config.order = 2;      // 阶数太低！

// 正确：使用合理的滤波器参数
config.cutoff = 0.5;  // 合理
config.order = 4;      // 合理

问题3：性能不佳

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// 错误：未使用优化
for (int i = 0; i < length; i++) {
    for (int j = 0; j < kernel_size; j++) {
        output[i] += input[i - j] * kernel[j];  // 未优化！
    }
}

// 正确：使用NPU优化算子
sip_filter(input, output, kernel, length, kernel_size);  // 优化后，快！

应用场景总结

场景一：音频处理

用于音频处理。

场景二：图像处理

用于图像处理。

场景三：通信处理

用于通信处理。

场景四：信号分析

用于信号分析。

总结

SIP是CANN的信号处理算子库：

FFT算子
滤波算子
卷积算子
性能优化
广泛应用

为NPU上的信号处理提供了丰富的算子支持，是信号处理应用的重要工具。

CANN SIP信号处理算子库深度解析：高性能信号处理算子加速库

前言

什么是SIP

核心概念

1. 信号处理算子

2. 频域变换

3. 滤波器

核心算子

1. FFT算子

2. 滤波算子

3. 卷积算子

使用场景

场景一：音频处理

场景二：图像处理

场景三：通信处理

性能优化

1. 批处理FFT

2. 实时滤波

3. 并行处理

与其他组件的关系

调试技巧

1. 频谱分析

2. 滤波器分析

3. 性能测试

常见问题

问题1：FFT结果不正确

问题2：滤波效果不佳

问题3：性能不佳

应用场景总结

场景一：音频处理

场景二：图像处理

场景三：通信处理

场景四：信号分析

总结

相关链接