前面介绍了下瓶颈分析和流程编排，这期主要讲一下编解码。

一般的推理业务中，对于视频流或者图片，如果使用软件解码，耗时较长，消耗大量CPU资源，解码出来的原图数据，转送到AI处理器上，传输速度比较慢，同时也会占用大量PCIE带宽。 将解码放到Device上，可以减少从Host到Device传输的数据量，同时降低数据传输时间开销和带宽压力 。

昇腾310处理器带有DVPP硬件编解码模块，全称Davinci Video Pre-Processor。使用Dvpp硬件编解码，可以将码流直接发送到处理器侧，在昇腾310处理器上完成解码、推理一整套流程。

DVPP

DVPP硬件编解码模块主要包括视频解码（VDEC）、视频编码（VENC）、JPEG编解码（JPEGD/E）、PNG解码（PNGD）、VPC。

VDEC

前面流程编排优化讲过，h264、h265视频解码，需要调用vdec硬件解码模块，昇腾310处理器有16路1080p解码能力。由于视频帧相互依赖，如果在一个Engine内，设置成多线程，代码处理起来比较麻烦。建议每路视频解码分成一个VdecEngine，线程数设置为1，这样每个VdecEngine只需要处理自己这路视频的数据即可。

Vdec解码输出HFBC数据（即压缩格式，为了降低写内存带宽），为什么要输出这么一个中间格式呢？直接出原图不好么？因为解压缩HFBC数据是VPC模块功能，和VDEC是两个独立模块。

HBFC什么时候可以发挥业务性优势？

用户可以从VDEC获取到HFBC数据后，通过调用VPC做resize/crop操作，一次性完成想要的输出结果。比如获取到1920x1080 HFBC数据，调用VPC一次性输出224x224 YUV数据。其中的resize/crop操作是需要用户配置相应参数的，用户可以获取到HFBC数据并随意配置参数调用VPC得到想要的结果，因此暴露了HFBC数据给用户，比较灵活，而且只要一次VPC，性能高（流程图的虚线部分（2））。但是如果用户必须需要原图，那就暂时发挥不了HBFC的最大优势。

JPEGD & PNGD

下载Sample DvppImagePerformance(https://developer.huaweicloud.com/techfield/ascend.htmlzh/developer/mindx-sdk/applicationDetails/60172215?fromPage=2)参考README.md，对代码进行编译。

分别测试下不同线程下JPEGD解码性能，如下图所示

可以看出，在线程数设置为3~4时，JPEGD解码1080p图片的性能基本达到最大值。

同样，PNGD在线程数设置为6时性能最佳。

注意，该Sample里面是通过创建多个解码Engine、线程数设置为1来实现多线程的，和创建一个解码Engine，修改线程数设置效果一样，减少Engine数量还能减少内存消耗。

VPC

前面提到过，昇腾310处理器上面有各种硬件，VDEC、JPEGD负责解码，AI Cpu和AICore负责推理，Ctrl Cpu负责device侧的通用计算，而VPC主要用于处理媒体图像转换，包括放大、缩小、色域转换、降bit数处理、格式转换、区块切割。

对于常见的视频图片推理业务，VPC起串联作用，接收解码的数据，按照要求抠图缩放后送给推理Engine。这里强烈推荐使用VPC的批量抠图功能。比如说，在目标检测完成后，需要依据检测出来的框抠出不同位置、不同大小的图片送到不同的模型进行下一步推理，这里就可以使用VPC的1抠N功能，可以减少硬件调用次数，提高效率。

总体来说，编解码这块性能比较固定，可以调优的地方不多，按照建议开发代码即可。