Intel IPP（Integrated Performance Primitives）的图像处理的加速原理和简单实现

Intel Integrated Performance Primitives（IPP）是一套用于加速图像处理、信号处理和数据处理等各种算法的软件库。它提供了一系列高性能的函数和算法，可以在各种平台上（包括Intel处理器和其他兼容处理器）实现加速计算。IPP库包含了许多优化的函数和算法，可以帮助开发者加速各种计算密集型任务，例如图像处理、视频编解码、音频处理、加密和解密等。

以下是Intel IPP的一些主要特点和用途：

1. 高性能函数库：IPP提供了大量的高性能函数和算法，涵盖了图像处理、信号处理、数据压缩、加密和解密等多个领域。这些函数和算法经过优化，可以充分利用处理器的并行计算能力和多核心架构，从而实现快速的计算。
2. 跨平台支持：IPP库可以在多种操作系统和硬件平台上运行，包括Windows、Linux、macOS等操作系统以及x86架构的处理器。这使得IPP库可以广泛应用于各种计算环境中。
3. 易于集成：IPP库提供了易于使用的API和接口，开发者可以很容易地将IPP函数集成到自己的应用程序中。IPP还提供了多种编程语言的接口，包括C、C++、Fortran等，方便开发者进行开发和使用。
4. 支持多种应用场景：IPP库广泛应用于各种领域，包括图像处理（如图像滤波、图像变换、图像分割）、视频编解码、音频处理、数据压缩、加密和解密等。它可以帮助开发者加速各种计算密集型任务，提高应用程序的性能和效率。

总的来说，Intel IPP是一套强大的软件库，提供了高性能的函数和算法，可用于加速各种图像处理、信号处理和数据处理等任务。它是开发者加速计算密集型应用程序的重要工具之一，可以帮助他们实现快速、高效的计算。

Intel IPP（Integrated Performance Primitives）的加速原理主要包括以下几个方面：

1. 并行化和优化算法：IPP库中的函数和算法经过了高度优化，利用了现代处理器的并行计算能力和多核心架构。IPP中的函数通常采用了多线程并行化技术，能够同时利用多个处理器核心来执行计算任务，从而提高计算效率。
2. CPU指令集优化：IPP库针对不同的处理器架构进行了优化，利用了各种处理器的特定指令集和硬件功能来提高计算性能。例如，IPP库中的函数会根据处理器支持的指令集（如SSE、AVX等）自动选择最优的代码路径，从而实现更快的计算速度。
3. 数据布局优化：IPP库中的函数通常针对处理器的内存层次结构进行了优化，以减少内存访问延迟和提高数据缓存利用率。这包括数据对齐、数据预取、数据局部性优化等技术，可以显著提高计算效率。
4. 算法优化和特化实现：IPP库中的函数和算法经过了长时间的优化和调优，针对不同的应用场景进行了特化实现。这些算法通常采用了最优的数学方法和计算技巧，以实现更快、更高效的计算。

总的来说，Intel IPP库利用了现代处理器的并行计算能力、CPU指令集优化、数据布局优化和算法优化等多种技术，实现了高性能的计算加速。通过合理利用硬件资源和优化计算方法，IPP库可以显著提高计算密集型应用程序的性能和效率。

使用了cpu超频了吗？

Intel IPP库本身不会直接影响CPU的超频功能，因为IPP库主要是一个软件库，用于提供高性能的函数和算法，以加速各种计算密集型任务。IPP库的性能主要取决于处理器的硬件性能，包括处理器的核心数量、主频、内存带宽等。

然而，如果您在运行使用IPP库的应用程序时对CPU进行了超频，那么IPP库可能会间接受益于CPU的性能提升。通过超频，您可以增加处理器的主频，从而加快IPP库中的计算任务的执行速度。这样可以使IPP库中的函数和算法在更短的时间内完成计算任务，从而提高整个应用程序的性能。

需要注意的是，超频可能会导致处理器的温度升高和功耗增加，可能会对系统稳定性和硬件寿命产生影响。因此，在进行超频时，建议谨慎操作，并确保处理器能够在安全范围内稳定运行。

说起硬件加速，最常见的是显卡硬件加速如Nvidia 的 CUDA，其实CPU 也能硬件加速程序，作为 CPU 阵营的老大，Intel 就开发了很多硬件加速库，官网罗列了5个库，下面来介绍下：
1.Intel® Math Kernel Library
就是大名鼎鼎的MKL,对很多常见数学函数提供了 CPU 级别的硬件加速,第三方数学、统计、机器学习库可以用MKL来提升运行效率，如：BLAS,，LAPACK，FFTW，NumPy, SciPy, and scikit-learn等

2.Intel® Integrated Performance Primitives
简称 IPP，利用 Intel CPU 的 SIMD、AVX2、AVX-512等指令集来加速图像处理(如图像识别)、信号处理(如语音识别合成)、加密解密(如MD5、SHA、AES)、数据压缩(如 zlib、Bzip2)

3.Intel® Threading Building Blocks
简称 TBB，提供更好的多线程编程性能和内存分配机制

4.Intel® Data Analytics Acceleration Library
简称 DAAL，用在数据科学领域， NumPy, SciPy, and scikit-learn等库可以用 DAAL 来加速

5.Intel® MPI Library
主要用在高性能计算领域，跨集群开发

以上 5 大库还是偏底层开发的，大部分用户其实希望开箱即用；譬如用这些库来加速 Numpy 还得自己在Numpy源码打上MKL 和 DAAL 库再编译来提速多麻烦，Intel 也提供了一些集成上述硬件加速库的开箱即用的工具应用，如：
1.Intel® Distribution for Python
Intel 优化过的 Python 发行版，不光 Python 本身，机器学习、统计生态常见库如NumPy, SciPy, and scikit-learn都包含了；

2.Intel® C++ Compiler
Intel 优化过的C、C++编译器，据说比 GCC 更快

3.Intel® Fortran Compiler
Intel 优化过的Fortran编译器，据说能提升 40%的性能

4.Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit
Intel 优化过的深度学习工具集，主要是通过优化 OpenCV, OpenCL来提升深度学习效率

#include <stdio.h>
#include "ipp.h"

#define PRINT_INFO(feature, text) printf("  %-30s= ", #feature); \
    printf("%c\t%c\t", (cpuFeatures & feature) ? 'Y' : 'N', (enabledFeatures & feature) ? 'Y' : 'N'); \
    printf( #text "\n")

int main(int argc, char* argv[])
{
    const       IppLibraryVersion *libVersion;
    IppStatus   status;
    Ipp64u      cpuFeatures, enabledFeatures;

    ippInit();                      /* Initialize Intel(R) IPP library */
    libVersion = ippGetLibVersion();/* Get Intel(R) IPP library version info */
    printf("%s %s\n", libVersion->Name, libVersion->Version);

    status = ippGetCpuFeatures(&cpuFeatures, 0);/* Get CPU features and features enabled with selected library level */
    if (ippStsNoErr != status) return status;
    enabledFeatures = ippGetEnabledCpuFeatures();
    printf("Features supported: by CPU\tby Intel(R) IPP\n");
    printf("------------------------------------------------\n");
    PRINT_INFO(ippCPUID_MMX,        Intel(R) Architecture MMX technology supported);
    PRINT_INFO(ippCPUID_SSE,        Intel(R) Streaming SIMD Extensions);
    PRINT_INFO(ippCPUID_SSE2,       Intel(R) Streaming SIMD Extensions 2);
    PRINT_INFO(ippCPUID_SSE3,       Intel(R) Streaming SIMD Extensions 3);
    PRINT_INFO(ippCPUID_SSSE3,      Supplemental Streaming SIMD Extensions 3);
    PRINT_INFO(ippCPUID_MOVBE,      Intel(R) MOVBE instruction);
    PRINT_INFO(ippCPUID_SSE41,      Intel(R) Streaming SIMD Extensions 4.1);
    PRINT_INFO(ippCPUID_SSE42,      Intel(R) Streaming SIMD Extensions 4.2);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX,        Intel(R) Advanced Vector Extensions instruction set);
    PRINT_INFO(ippAVX_ENABLEDBYOS,  Intel(R) Advanced Vector Extensions instruction set is supported by OS);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AES,        Intel(R) AES New Instructions);
    PRINT_INFO(ippCPUID_CLMUL,      Intel(R) CLMUL instruction);
    PRINT_INFO(ippCPUID_RDRAND,     Intel(R) RDRAND instruction);
    PRINT_INFO(ippCPUID_F16C,       Intel(R) F16C new instructions);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX2,       Intel(R) Advanced Vector Extensions 2 instruction set);
    PRINT_INFO(ippCPUID_ADCOX,      Intel(R) ADOX/ADCX new instructions);
    PRINT_INFO(ippCPUID_RDSEED,     Intel(R) RDSEED instruction);
    PRINT_INFO(ippCPUID_PREFETCHW,  Intel(R) PREFETCHW instruction);
    PRINT_INFO(ippCPUID_SHA,        Intel(R) SHA new instructions);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX512F,    Intel(R) Advanced Vector Extensions 512 Foundation instruction set);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX512CD,   Intel(R) Advanced Vector Extensions 512 CD instruction set);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX512ER,   Intel(R) Advanced Vector Extensions 512 ER instruction set);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX512PF,   Intel(R) Advanced Vector Extensions 512 PF instruction set);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX512BW,   Intel(R) Advanced Vector Extensions 512 BW instruction set);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX512VL,   Intel(R) Advanced Vector Extensions 512 VL instruction set);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX512VBMI, Intel(R) Advanced Vector Extensions 512 Bit Manipulation instructions);
    PRINT_INFO(ippCPUID_MPX,        Intel(R) Memory Protection Extensions);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX512_4FMADDPS,    Intel(R) Advanced Vector Extensions 512 DL floating-point single precision);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX512_4VNNIW,      Intel(R) Advanced Vector Extensions 512 DL enhanced word variable precision);
    PRINT_INFO(ippCPUID_KNC,        Intel(R) Xeon Phi(TM) Coprocessor);
    PRINT_INFO(ippCPUID_AVX512IFMA, Intel(R) Advanced Vector Extensions 512 IFMA (PMADD52) instruction set);
    PRINT_INFO(ippAVX512_ENABLEDBYOS,       Intel(R) Advanced Vector Extensions 512 is supported by OS);
    return 0;
}