了解华为的生态已经两年有余，用CANN做过两个模型的转换，跑过推理测试，但是感觉还是对CANN框架一知半解，恰巧看到2022年度第三季度训练营开班，赶紧报名参与上车。

本次课程是进阶版第一节正式课，主要讲解的是DVPP模块，可以从（1）上【CANN训练营第三季】- AI目标属性编辑应用（上）_哔哩哔哩_bilibili（2）【CANN训练营第三季】- AI目标属性编辑应用（下）_哔哩哔哩_bilibili下观看学习。

从这里可以看到完整版本的课件CANN训练营第三季_AI目标属性编辑应用-昇腾社区 (hiascend.com)

以下是本次课程的学习笔记。学习笔记中图像为视频课程截图，如果想浏览课程大体内容可以继续观看，但是截图清晰度不好，如果有深入学习需求强烈大家建议看原始视频。本次课授课老师是小虎老师。老师从昇腾生态逐步深入到硬件以及软件栈，最后引入DVPP模块，逐步深入。

目录

一、生态介绍

 二、数据预处理模块

三、基本概念及接口

 四、DVPP接口

 五、预处理案例分析

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一、生态介绍

本次课程主讲数据预处理，主讲老师逐层深入，首先介绍了华为的全栈系列产品，如下图所示，华为提供不同计算能力的硬件平台，在此基础上提供统一异构计算平台释放硬件能力，可适配华为的MindSpore训练框架以及Pytorch、TensorFlow等其他第三方框架，继续往上走上层是应用使能，华为提供ModelArts一站式云平台，以及基于MindX的深度学习使能、智能边缘使能，优选模型库以及行业SDK，最上层是行业使能，赋能不同的行业应用满足行业需求。

华为提供各种不同算力的服务器，最底层依赖两款芯片，一款是昇腾910，一款是昇腾310，最新发布的还有昇腾310P

下表对华为的硬件做了一个简单的汇总，如有错误请各位指出。

昇腾310处理器是基于达芬奇架构的芯片，每颗芯片集成了2个AI Core负责计算密集型的矩阵运算。CPU子系统集成8个ARM A55，其中4个是AI CPU负责不适合跑在AI Core上的算子承担非矩阵类的复杂运算；4个事控制CPU（Control CPU）负责任务调度。还有一个专门的硬件加速的图像处理单元，也是本次课程的核心。

 

数据预处理的图像处理专用处理单元，如何调用底层资源呢，势必少不了软件的帮助。ACL提供了这个功能。ACL是昇腾平台上开发深度神经网络推理应用的基于C语言的API库，支持Python接口。其基本功能是运算资源的管理以及内存管理，关键的功能是数据预处理、DL推理以及算子加速计算。

 前面介绍了这么多背景知识，接下来到了硬核知识讲解部分。

 二、数据预处理模块

数据预处理一般是指视频图像的编解码、色域转换、图像分辨率转换、归一化等操作。

CANN提供了两种数据预处理的方式，其中AIPP是跑在AI Core上的（也有部分跑在AI CPU上），DVPP是跑在专门的硬件加速的预处理单元上。

下图演示了DVPP和AIPP在开发过程中位置，其中DVPP使用JPEGD模块对图像进行解码（注意输出分辨率有宽高对齐限制的，JPEG后面的D表示Decode解码），然后使用VPC模块进行缩放，最后调用AIPP进行色域转换以及对齐，此时的数据可以输入到网络进行模型推理。

AIPP分为静态AIPP和动态AIPP，静态AIPP中预处理参数都是固定的，写死在config配置文件内，动态AIPP配置文件只限制了输入最大图像的大小，在推理之前设置预处理参数。 

DVPP中首先使用JPEGD、VDEC、PNGD等模块进行解码，然偶转换到VPC模块进行预处理，最后使用JPEGE（JPEG后面的E表示Encode编码）、VENC模块进行编码输出图像。这几个模块对图像分辨率都有要求，开发时尤其注意最大分辨率。

昇腾310芯片上DVPP不支持色域转换，因此色域转换需要使用AIPP进行。

注意JPEG与VPC模块宽高对齐要求不同，昇腾310P上JPEGD对齐要求是64*16，昇腾310上JPEGD的对齐要求是128*16。

三、基本概念及接口

在介绍基本概念之前，先介绍一下什么是Host和Device，后续文档和课程中会频繁的用到这两个概念。Host表示宿主机或者服务器，Device表示昇腾310芯片

使用ACL开发应用程序的时候，一般的操作都是先初始化，然后执行所需的代码，比如预处理以及推理，推理结束拿到数据之后释放ACL申请的内存Release，这里叫去初始化Finalize。这是一套固定的操作模式。 

 

介绍一下Context以及Stream的概念，这个Context必须与用户线程绑定，一个用户线程对应一个Context，一个Context必须运行在唯一的Device上面，一个Device可以运行多个Context。每个Context里面有一系列的Stream，每个Stream具有严格的顺序，多个Stream可以并行执行。

这里必须注意，Context以及Stream推荐显示的创建，后续还可以使用进行异步操作，提升代码的可读性以及可维护性。也就是说创建Context以及Stream的时候必须显示调用CreateContext以及CreateStream接口。 

ACL中的异步操作，有一个同步等待接口，SynchronizeStream接口，等待异步操作执行完毕之后继续执行。 

 数据类型操作接口，也就是说替代了结构体对象的直接赋值，采用接口的形式赋值以及取值，减少兼容性问题。

 四、DVPP接口

这一节讲解的是DVPP模块的相关接口，包括DVPP接口、JPEGD以及VPC、PNGD等接口，小虎老师逐步讲解了接口协议并针对sample里面的演示代码进行了讲解。sample代码可以看这里：cplusplus/level2_simple_inference/0_data_process · Ascend/samples - 码云 - 开源中国 (gitee.com)

这一节最大的感受就是：流程化（严格遵守固定的流程开发）以及限制（图像宽高分辨率限制，以及不同硬件上的使用限制），使用的时候一定要详细阅读接口协议文档说明。简介-图像/视频数据处理-应用开发（C&C++）-推理应用开发-6.0.0.alpha003-CANN社区版-文档首页-昇腾社区 (hiascend.com)

 

 

  

 gitee上samples中提供了丰富的数据预处理样例可以参考。

 在看社区文档的时候，尤其要注意，V1和V2版本差异

 五、预处理案例分析

本节开始以真实案例讲解DVPP的使用操作

 

  

  

 

 

 

 

 最后小虎老师讲解了一个案例，StarGAN来说明整个流程，这个案例在samples里面没有，可以从Model Zoo中搜索并下载ModelZoo-昇腾社区 (hiascend.com)，基本都是固定的常规操作，尤其要注意一点：数据排布格式，AIPP输出的数据排布格式是NHWC

• 模型转换是否开启AIPP功能，执行推理业务时，对输入图片数据的要求：
  • 模型转换时开启AIPP：图像选择XRGB8888_U8或RGB888_U8，使用该种配置转换后的模型，在进行推理业务时，输入图片数据要求为NHWC排布。
  • 模型转换时没有开启AIPP，模型转换完毕，在进行推理业务时，输入图片数据要求为NCHW排布，因此需要用户自行把NHWC排布的原始图片数据转换为NCHW排布。

在华为云上有针对Atlas200、300以及500应用的AIPP样例，使用时可以参考。 

AIPP配置-华为云 (huaweicloud.com)

到此进阶版课程完结，本次课程主要是从DVPP为主线路，讲解华为的生态以及模型适配的全过程，强烈建议大家移步B栈观看视频学习。