【摘 要】
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计算机视觉（Computer Vision,CV）算法已经被广泛地应用于日常生活的许多领域。伴随着物联网技术的快速发展,在嵌入式系统诸如CV算法等多媒体应用需要更高效的处理来满足其实时性要求。由于多媒体数据（如图像和视频）通常格式规整,数据处理逻辑一致且相关性不高,因此适合使用单指令多数据（Single Instruction Multiple Data,SIMD）指令来加速处理。SIMD指令能够
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计算机视觉（Computer Vision,CV）算法已经被广泛地应用于日常生活的许多领域。伴随着物联网技术的快速发展,在嵌入式系统诸如CV算法等多媒体应用需要更高效的处理来满足其实时性要求。由于多媒体数据（如图像和视频）通常格式规整,数据处理逻辑一致且相关性不高,因此适合使用单指令多数据（Single Instruction Multiple Data,SIMD）指令来加速处理。SIMD指令能够在一条指令中同时对多个数据项执行相同的操作,被广泛应用于提高CV算法计算的并行效率。然而目前X86及ARM架构下的SIMD指令存在着指令定长,并行性受限,不满足向量长度的边缘数据无法处理和硬件兼容性较差等缺点。RISC-V的向量扩展指令将操作码和数据集的长度分离,具有可变的向量长度及寄存器组合的特性,可以提供更高的灵活性和可移植性。然而RISC-V向量指令对于CV算法的有效性和性能还未知。针对RISC-V的向量拓展指令,通过实现一套内联汇编函数,并以此对典型的CV算法,如灰度、均值滤波和边缘检测等进行了移植和有效性及性能评测,同时与ARM架构下的定长SIMD指令进行比较。通过实验发现,与使用标量指令的基线CV算法实现相比,使用RISC-V向量指令（0.8版本）的实现所需的指令数目平均减少了3倍。此外,通过将8个向量寄存器组合以形成长寄存器来处理,算法提交指令数目可额外减少8倍（对比标量实现总共减少约24倍）。实验验证了RISC-V向量指令在CV算法中的应用潜力。
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