做了幾個月的移動端算法性能加速，略有心得，這裏做個小結。
性能加速，即對於給定的輸入，用更短的時間獲得我們想要的輸出。
總的來說有兩個思路：
- 降低計算量
- 提高計算速度。
各種優化技術基本上都是圍繞這兩點展開的。
降低計算量
- 優化算法或模型，使得用更少的計算量就可以達到同樣的效果
- 簡化算法或模型，使得在犧牲部分準確度或效果的情況下速度能有大幅提升，看應用場景
- 算法本身不變，優化實現。或將算法中可能存在的重複計算抽離出來，結果進行復用，或其它tricks
- 空間換時間，如查表
提高計算速度
- 增加計算並行度，如多線程/進程
- SIMD向量化
- 代碼層面fine tune，如考慮緩存命中，浮點轉定點，流水線優化
- 提高硬件性能，或採用更高性能的計算單元
還有一些特殊情況，要根據特定的應用場景來做加速，通用的加速是較困難的，要做到在所有輸入條件下都能有理想的提升不容易，因此可以退而求其次，只針對常用的幾種情況進行有針對性的加速，如限定網絡大小，限定圖像縮放倍數，限定光流窗口大小等。這樣的加速依然是有效的，脫離業務層面的加速是沒有太大必要的，技術是爲業務服務的。