图片逐渐成为互联网主要的内容构成，相应的图片处理需求也在高速成长，移动应用与用户生产内容（ugc）正在驱动数据中心图像处理的业务负载快速增加。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。
深维科技的thunderimage jpeg2webp转码方案，通过fpga加速带来10倍左右的性能提升，进而降低webp的复杂度及服务器成本。thunderimage jpeg2webp转码方案支持baseline、main、ultra几种类型，实现了对webp m4以及m6模式的支持，并且支持了m4的比特级一致（与cpu参考软件输出结果每比特一致）。
编辑：muyan来源：eeworld

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