摘自網路：
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內容：
**的運算速度取決於以下幾個方面
1、 演算法本身的複雜度，比如mpeg比jpeg複雜，jpeg比bmp的編碼複雜。
2、 cpu自身的速度和設計架構
3、 cpu的匯流排頻寬
4、 您自己**的寫法
本文主要介紹如何優化您自己的code，實現軟體的加速。
先看看我的需求
我們乙個圖象模式識別的專案，需要將rgb格式的彩色影象先轉換成黑白影象。
影象轉換的公式如下：y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b;
影象尺寸640*480*24bit，rgb影象已經按照rgbrgb順序排列的格式，放在記憶體裡面了。
我已經悄悄的完成了第乙個優化
以下是輸入和輸出的定義：
#define xsize 640
#define ysize 480
#define imgsize xsize * ysize
typedef struct rgb
unsigned char r;
unsigned char g;
unsigned char b;
}rgb;
struct rgb in[imgsize]; //需要計算的原始資料
unsigned char out[imgsize]; //計算後的結果
第乙個優化：
優化原則：影象是乙個2d陣列，我用乙個一維陣列來儲存。編譯器處理一維陣列的效率要高過二維陣列。
先寫乙個**：
y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b;
void calc_lum()
int i;
for(i = 0; i < imgsize; i++)
double r,g,b,y;
unsigned char yy;
r = in[i].r;
g = in[i].g;
b = in[i].b;
y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b;
yy = y;
out[i] = yy;
這大概是能想得出來的最簡單的寫法了，實在看不出有什麼毛病，好了，編譯一下跑一跑吧。
第一次試跑
這個**分別用vc6.0和gcc編譯，生成2個版本，分別在pc上和我的embedded system上面跑。
速度多少？
在pc上，由於存在硬體浮點處理器，cpu頻率也夠高，計算速度為20秒。
我的embedded system，沒有以上2個優勢，浮點操作被編譯器分解成了整數運算，運算速度為120秒左右。
優化二：去掉浮點運算
上面這個**還沒有跑，我已經知道會很慢了，因為這其中有大量的浮點運算。只要能不用浮點運算，一定能快很多。
y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b;
這個公式怎麼能用定點的整數運算替代呢？
0.299 * r可以如何化簡？
y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b;
y = d + e + f;
d = 0.299 * r;
e = 0.587 * g;
f = 0.114 * b;
我們就先簡化算式d吧！
rgb的取值範圍都是0~255，都是整數，只是這個係數比較麻煩，不過這個係數可以表示為：0.299 = 299 / 1000;
所以 d = ( r * 299) / 1000;
y = (r * 299 + g * 587 + b * 114) / 1000;
這一下，能快多少呢？
embedded system上的速度為45秒；
pc上的速度為2秒；
優化三：將除法轉化為移位操作
y = (r * 299 + g * 587 + b * 114) / 1000;
這個式子好像還有點複雜，可以再砍掉乙個除法運算。
前面的算式d可以這樣寫：
0.299=299/1000=1224/4096
所以 d = (r * 1224) / 4096
y=(r*1224)/4096+(g*2404)/4096+(b*467)/4096
再簡化為：
y=(r*1224+g*2404+b*467)/4096
這裡的/4096除法，因為它是2的n次方，所以可以用移位操作替代，往右移位12bit就是把某個數除以4096了。
void calc_lum()
int i;
for(i = 0; i < imgsize; i++)
int r,g,b,y;
r = 1224 * in[i].r;
g = 2404 * in[i].g;
b = 467 * in[i].b;
y = r + g + b;
y = y >> 12; //這裡去掉了除法運算
out[i] = y;
這個**編譯後，又快了20%。
雖然快了不少，還是太慢了一些，20秒處理一幅影象，地球人都不能接受
優化四：將有限的計算結果變為查詢表的方法：
rgb的取值有文章可做，rgb的取值永遠都大於等於0，小於等於255，我們能不能將d，e，f都預先計算好呢？然後用查表演算法計算呢？
我們使用3個陣列分別存放def的256種可能的取值，然後。。。
查表陣列初始化
int d[256],f[256],e[256];
void table_init()
int i;
for(i=0;i<256;i++)
d[i]=i*1224;
d[i]=d[i]>>12;
e[i]=i*2404;
e[i]=e[i]>>12;
f[i]=i*467;
f[i]=f[i]>>12;
void calc_lum()
int i;
for(i = 0; i < imgsize; i++)
int r,g,b,y;
r = d[in[i].r];//查表
g = e[in[i].g];
b = f[in[i].b];
y = r + g + b;
out[i] = y;
這一次的成績把我嚇出一身冷汗，執行時間居然從30秒一下提高到了2秒！在pc上測試這段**，眼皮還沒眨一下，**就執行完了。一下提高15倍，爽不爽？
優化五、復用將單個或者序列轉化為多路並行
很多embedded system的32bit cpu，都至少有2個alu，能不能讓2個alu都跑起來？
void calc_lum()
int i;
for(i = 0; i < imgsize; i += 2) //一次並行處理2個資料
int r,g,b,y,r1,g1,b1,y1;
r = d[in[i].r];//查表 //這裡給第乙個alu執行
g = e[in[i].g];
b = f[in[i].b];
y = r + g + b;
out[i] = y;
r1 = d[in[i + 1].r];//查表 //這裡給第二個alu執行
g1 = e[in[i + 1].g];
b1 = f[in[i + 1].b];
y = r1 + g1 + b1;
out[i + 1] = y;
2個alu處理的資料不能有資料依賴，也就是說：某個alu的輸入條件不能是別的alu的輸出，這樣才可以並行。
這次成績是1秒。
優化六，改變資料型別或者資料位數
檢視這個**
int d[256],f[256],e[256]; //查表陣列
void table_init()
int i;
for(i=0;i<256;i++)
d[i]=i*1224;
d[i]=d[i]>>12;
e[i]=i*2404;
e[i]=e[i]>>12;
f[i]=i*467;
f[i]=f[i]>>12;
到這裡，似乎已經足夠快了，但是我們反覆實驗，發現，還有辦法再快！
可以將int d[256],f[256],e[256]; //查表陣列
更改為unsigned shortd[256],f[256],e[256]; //查表陣列
這是因為編譯器處理int型別和處理unsigned short型別的效率不一樣。
再改動inlinevoid calc_lum()
int i;
for(i = 0; i < imgsize; i += 2) //一次並行處理2個資料
int r,g,b,y,r1,g1,b1,y1;
r = d[in[i].r];//查表 //這裡給第乙個alu執行
g = e[in[i].g];
b = f[in[i].b];
y = r + g + b;
out[i] = y;
r1 = d[in[i + 1].r];//查表 //這裡給第二個alu執行
g1 = e[in[i + 1].g];
b1 = f[in[i + 1].b];
y = r1 + g1 + b1;
out[i + 1] = y;
將函式宣告為inline，這樣編譯器就會將其嵌入到母函式中，可以減少cpu呼叫子函式所產生的開銷。
這次速度：0.5秒
主要思想：空間、時間的相互轉化
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