深度學習算法處理的中間數據量都非常龐大，有關分析工具表明，推理引擎的運行時間中，90%的消耗都是在做數據訪問。內存總線帶寬和cache效率成為了影響引擎的主要因素。

3月7日 19:30，我們邀請到了?視頻算法專家?鮑金龍?詳細介紹針對視頻序列的特殊性，在數據排列，數據裁剪，編譯優化等幾個方向上提出的一些改進方法，取得了不錯的實戰數據。

【主要內容】

采用合適的數據排列

設計緊密的計算流水線

數據動態裁剪，紋理復雜度分析和運動補償?

運動估計優化

算子優化和動態算子

【參與方式】

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【嘉賓簡介】

鮑金龍，軟件工程碩士。早年畢業于北京大學，學的是化學專業，卻執迷不悔地走上了程序員的職業生涯。二十年如一日，混跡于程序員一線而樂此不疲。他見證了程序員這個職業發展的起起落落，也引領著互聯網發展的技術潮流和趨勢。在2000年到2001年，參與制定了中國高清激光視頻光盤播放標準（EVD）的指定。2002年加盟金山，負責當年著名播放軟件金山影霸2003的開發。2011年在暴風影音主持開發過暴風手機端播放器，在業界首先采用硬件加速技術，并推出視頻增強算法左眼技術，可謂超分辨率技術的雛形。2018年推出數倍于主流競品性能的移動端NN265解碼器。2019年推出移動端超分辨率解碼器。2020年實現了VBM3D降噪算法的30倍性能優化。目前主攻編碼解碼器，視頻畫質處理，超分辨率，人工智能推理引擎優化等技術。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【线上分享】高性能视频推理引擎优化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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