图像背景模糊化通常会被应用于视频会议，美图修图等场景。在这些场景中，我们通常希望 AI 算法可以把主体之外的背景部分模糊化，这样可以保护用户隐私，美化图像等。图像背景模糊化的流程大体可以分为 3 个过程：前处理，DNN 网络以及后处理过程。前处理过程，通常包含了对图像做 Resize、Padding、Image2Tensor 等操作；DNN 网络可以是一些常见 segmentation network，比如 Unet 等；后处理过程，通常包括 Tensor2Mask、Crop、Resize、Denoise 等操作。

在传统的图像处理流程中，前处理和后处理部分通常都是使用 CPU 进行操作，这导致整个图像背景模糊化流程中，有 90% 的工作时间消耗在前后处理部分，因而成为了整个算法流水线的瓶颈。若能把前后处理妥善利用 GPU 加速，这将能大幅提升整体的计算性能。

(2) 性能对比

在本文开头的背景模糊算法里，采用 CV-CUDA 替代 OpenCV 和 TorchVision 的前后处理后，整个推理流程的吞吐率提升了 20 倍以上。下图展示了在同一个计算节点上（2x Intel Xeon Platinum 8168 CPUs，1x NVIDIA A100 GPU），以 30fps 的帧率处理 1080p 视频，采用不同的 CV 库所能支持的最大的并行流数。测试采用了 4 个进程，每个进程 batchSize 为 64。

为了使 CV-CUDA 能够更加高效的运行在 GPU 上，我们采取了一系列的优化手段。

（1）kernel 融合

采用了大量的 kernel 融合策略，减少了 kernel launch 和 global memory 的访问时间。

（2）访存优化

采用了合并访存，向量化读写，shared memory 等策略，提高了数据读写的效率。

（3）异步处理

CV-CUDA 中所有算子均采用异步处理的方式，可以减少同步带来的等待耗时。

（4）高效计算

采用了 fast math、warp/block reduce、table lookup 等优化手段，可以有效提升计算效率。

（5）预分配显存

CV-CUDA 采用了预分配显存策略，并且提供了 Allocator 类，帮助使用者自定义显存分配策略或者可采取默认的显存分配策略。算子所需要的 buffer 和图片显存会在初始化阶段分配好，而在执行阶段不会再进行耗时的显存分配操作。

（1）CV-CUDA 整体架构

整个 CV-CUDA 库包含了以下几个组成部分

a. CV-CUDA 核心模块

核心模块包含了 C/C++ 和 Python API、NVCV 模块，Operator 算子模块以及 CV-CUDA Tools。

b. CV-CUDA Interop 模块

这个模块包含了和其他图像处理库以及推理框架的交互接口，目前支持 OpenCV、Pytorch 和 Pillow，后续将陆续加入其他图像处理库的交互接口。

c. CV-CUDA Tools/Tests

包含一些单元测试模块和工具函数

字节跳动机器学习团队某个视频相关的多模态任务，CV-CUDA 应用后就获得了不小的性能收益。该任务预处理部分逻辑很复杂，既有多帧视频的解码，也有很多的数据增强，导致在 A100 上多卡训练时 CPU 资源竞争非常明显，因而虽然已经充分利用了 CPU（Intel Xeon Platinum 8336C）的多核性能，但数据预处理的速度仍然满足不了模型计算的需求。而使用了 CV-CUDA，预处理逻辑被全部迁移到了 GPU，相应的训练瓶颈也由数据预处理转移到了模型计算本身，从而在模型训练的整体性能上我们获得了近 90% 的收益。另一个获得收益的 OCR 任务也十分相似，其预处理链路有十几个算子，使用 CV-CUDA 后我们在 V100 上训练即获得了 80% 的加速。