为何图像和FPGA更配？揭秘背后的技术要素

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为何图像和FPGA更配？揭秘背后的技术要素
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“No PP，No WAY”这是个眼见为实的世界，这是个视觉构成的信息洪流的世界。大脑处理视觉内容的速度比文字内容快6万倍，而随着智能手机的普及，图片、视频的产生和分享已经是人们在社交平台上的基本交流方式。用户通过手机、平板、电脑上传和分享自己的图片，而且这个趋势是每年都在增长(参见图1)。
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图1. 2016年KPCB统计报告[1]

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每天QQ相册、微信朋友圈上，用户上传的图片数量有上亿张，这些图片被后台服务器存储下来，再通过网络分发出去。如果每张图片可以进行压缩，使得图片存储和传输分发的数据量越少，既节省了用户带宽，也提高了用户下载图片的速度，用户体验更好。那么图片是可以进行压缩的么？1948年，信息论学说的奠基人香农曾经论证：不论是语音或者图片，由于其信号中包含很多的冗余信息，所以可以对其进行压缩。图像压缩算法有：JPEG、WEBP、H264(帧内压缩)、HEVC(帧内压缩)，压缩能力是：JPEG < WEBP/H264(帧内压缩) < HEVC(帧内压缩)， 这个压缩能力是通过计算复杂度的提高来实现，其中WEBP、HEVC的计算复杂度是 JPEG 压缩的 10 倍以上。 目前在社交平台上用户上传的大量图片是JPEG格式，通过后台服务器用更加复杂的算法如WEBP、HEVC(帧内压缩)，进一步压缩以节省存储和带宽， 所以对图像的压缩，从本质上是通过提高计算算力来降低存储和带宽。同时更加复杂的算法也带来计算算力的大量消耗和处理延时的增加。
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