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vpi_vpi

时间:2022-06-16 22:30 阅读数:6969人阅读

电信的vpi和vci的值是什么意思,有什么作用?百度知道您好,首先感谢您对中国电信的支持。根据您的描述,一般用VPI/VCI一起标识一个虚连接。VPI(Virtual Path identifier,虚路径标识符)和VCI(Virtual Channel Identifier,虚通道标识符)是ADSL Modem识别各ATM终端的标志,各地可能不同,具体数值请向当地ISP询问。它们是开通adsl路由的最重要vpi_vpi资料_论文_试题_报告_研究_教育-淘豆网淘豆网汇聚了更多的vpi资料,了解vpi:论文、试题、报告、研究、教育等信息。

NVIDIA VPI到底是什么2月11日,NVIDIA做了一次线上讲座:NVIDIA对VPI(视觉编程接口-Vision Programming Interface)做了一个比较详细的介绍,尤其讲解了为什么要用VPI:NVIDIA提到,在很多开发场景里:需要多个互不兼容的API,很难做到高效的内存管理,很难对代码进行实验或微调。重要的是有些计算引擎不能通过公共API直接访问。所以VPI的出现是为了解决和实现下面的功能:使用所有Jetson嵌入式加速器创建有效的CV管道不同加速器实现相同算法在系统级别轻松平衡CV工作负载统一的API与不同的加速器接口在Jetson和x86 Linux PC上实现加速不同加速器之间的Zero-copy内存管理与OpenCV,NVIDIA®CUDA®,EGL等实现互操作性设计用于取代NVIDIA®VisionWorks™我们的理解是:从NV本文的介绍来看,VPI从软件方面综合了CPU上的经典算法,GPU上的经典算法的加速实现,例如可能是OpenCV, CUDA kernel, 以及,其他的Vulkan/EGL之类的标准,甚至是这里没有提到过的NV的NPP(基本图像处理功能的加速库). 也就是从软件上说,它是一个新兴的功能集大成者。为何要弄一个新的VPI, 而不是让以前的老用户自己手写kernel,或者继续沿用OpenCV呢?NV给出的理由主要是,这个新东西是NV充分优化的,能充分利用各种硬件. 比单纯的上一些老库效果/性能要好。充分利用硬件这里主要说了,用VPI这个新库,能自动利用CPU, 能利用GPU, 包括在Jetson平台和PC平台上;也能利用PVA和VIC这两种特殊的专用图像处理/视频处理加速硬件(仅限Jetson)。而后面两种硬件,以前NV是不开放的,现在开放了以后,可以在Jetson上免费启用,从而能获取性能加速。例如我们可以理解成类似以前的Xavier和NX上的DLA一类的东西,硬件在卖出产品的时候,功能就造好了,但是DLA直到后期卖了很久,软件方面才开放,才让你用起来。PVA和VIC也是这种道理,以前在没有VPI的时候,我们的用户买了Jetson平台后,进行加速的图像/视频处理,只能用CPU和集成的GPU来。现在有了VPI后,开放了PVA和VIC这两部分硬件,从而能让用户手中的硬件升值了,性能更好了。有人可能要问,什么是PVA和VIC? NVIDIA也解释了一下:从上图可以看到PVA目前只支持Jetson AGX Xavier和Xavier NX产品;VIC目前虽然支持全系列Jetson设备,但是某些运算也只支持Jetson AGX Xavier和Xavier NX。NVIDIA给出了一个VPI在CPU和GPU上的benchmark,以及跟Visionworks的比较:用VPI的确看似快了15x-30x, 但是存在一个问题——用户以前用OpenCV, 可以方便的切换到PC平台上,甚至切换到AMD家的平台上。用了这个VPI后,虽然暂时简单了,方便了,性能快了(都是NV说的), 但是以后就绑定在NV的船上了。具体说绑定了NV的PC和NV的Jetson上了。所以你如果为了节省开发成本,和节省产品上市时间,就使用VPI。如果不使用,但换取随时可以跳船到AMD之类的可能. 这是个问题。当然,因为我们销售Jetson, 自然是希望用户绑定为好。但这里从公平的角度,还是要说一下的。NVIDIA特别强调了VPI的一个重要亮点:什么是API统一?也就是底层无论是CPU(PC/Jetson), 还是GPU(PC/Jetson), 还是PVA和VIA(Jetson only), 上层的接口都是统一的。也就是说,NV在支持的情况下,部分算法至少实现了4个版本,对应4个底层的硬件。这其实减少了很大的用户的工作量。工作量主要减少在于,用户不需要分别为各个底层组件微调了,直接一套API用在所有的硬件形态上了,同时VPI内部,还提供了自动负载均衡,例如在Xavier和NX上,当CPU满载的以后,可能/可以自动往GPU或者PVA上offload。注意:一个使用了VPI的应用,将不像以前我们那样写CPU或者GPU那样那样的完全自由,每一行都可以自由定制,VPI应用(本文有说明)不是这样的,使用了VPI的硬件将自动分成一些基本的流水线,和流水线里的固定功能(部分参数可变)的组件,则这些组件可以在满足一定的依赖和前后发生的关系的情况下,自动分布到不同的底层4种硬件上。这个就像之前NV大获成功的deepstream那样,用了deepstream就不那么自由了,不是啥都能随便干了,而是需要将应用拆分成deepsteam和gstreamer的基本组件,然后再用这些基本组件"拼"起来,就像积木那样.如果说我们用传统的在Jetson上的写视频/图像处理应用,是等于在用纯水泥之类的盖房子;则用deepstream和今天的VPI这种,就是存在基本的楼板,楼梯,厨房,厕所之类的"功能块",一个房子是用这些基本的块直接拼接起来的. 不像纯用水泥那么自由,但是好处是快,而且每个块(例如一个厨房功能块), 都是NV自己调好的,无BUG, 上来就能用,性能还不错.这也是一个取舍的问题。以后能到忽略opencv的地步吗?看功能介绍是基本可以的:这是1.0版本的VPI发布版所提供的算法实现(注意不是所有算法实现都有4个版本的,有些是特定的).注意第2-5个.这4个是bilateral滤波,gaussian滤波,高斯金字塔,卷积.很多年前,我们有一个用户用了半年时间,在A卡上实现并优化了这4个,非常非常辛苦,然而这4个已经是VPI所提供的基本功能块(算法实现)之一了。理论上说,这个表会不断的扩充,毕竟这是1.0版本,最终OpenCV所有的,可能它都会有。当年这个用户不使用OpenCV的主要原因是,OpenCV的实现太慢了,不具有生产和实用价值.而我们之前在VPI的介绍中看到,VPI比OpenCV具有显著的加速.所以以前不能用OpenCV, 必须要手工上的场合,今天可能就可以直接用VPI了,因为当前的限制因素(性能), 可能已经被VPI解决了。NVIDIA的大局观我们其实不能不感慨NV的布局之深,特别是今天的VPI这里,大家还记得Xavier是哪年出来的么?好吧. 2018年了.但是DLA何时才开放用起来的?而PVA/VIC(今天的VPI的组成部分2/4)又是2021年才开放。既然当年在设计硬件的时候,就将这两种硬件嵌入成里面的功能块了,证明NV的roadmap上(我们看不到), 这是一步比较深远的谋划了. 如此深远的谋划,而且能坚持到今天(3年都足够一些小公司倒闭了), 提供了实现。证明这应该是NV的路线上的重要东西。实际上的确如此!VPI将取代VisonWorks注意:NVIDIA也说了,将来VisionWorks将停止开发,将被VPI替代.VisionWorks是NV手写的,调好的OpenVX的GPU加速版本了.我们之前看到了VPI将会替代OpenCV, 现在又说了VPI会替代VisionWorks/OpenVX, 毕竟VisionWorks只是GPU加速,而VPI能根据算法的特性和当前系统中的任务量,自动分配给底层的4种硬件.VPI目前还没有Python接口注意:现在只有C接口,但是未来会有Python接口VPI是什么意思_VPI在线翻译_英语_读音_用法_例句_海词词典海词词典,最权威的学习词典,为您提供VPI的在线翻译,VPI是什么意思,VPI的真人发音,权威用法和精选例句等。

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