我们平时在做业务的时候很少会有性能上的瓶颈，偶尔产生的UI层的卡顿也是我们对程序结构设计的不合理产生的。但是性能优化却是一个好的程序员所应具备的，而且在某些特殊的场景下，我们还要有能力去解决很多极限的性能问题，这里就来聊聊高性能计算方面的问题。
首先我们将这类问题分为两种：
- 减少计算量
- 加快单位时间的计算量
减少计算量
对于减少计算量来说，大家都是最熟悉的，也是平时碰到的最多的方法。
算法优化
最常见的要属算法优化，比如查找算法，用二分法代替顺序查找，排序用快速排序代替冒泡排序。
另一个比较典型的例子就是高斯模糊算法，将一次二维矩阵的乘法转化为两次一维矩阵的乘法，虽然看似改变很小，但是在整个图片的计算量上出入非常的大。以3*3大小的矩阵来看，一次二维矩阵乘法需要9次浮点乘法，而两次一维矩阵仅需要2*3次浮点乘法，如果是6*6的矩阵，这个比例将会达到36/12。
数据结构优化
在我们需要更高性能的时候，我们不太可能一个方案能够满足所有的情况，往往需要特定的场景使用特定的方案。
在随机读取远大于随机写入的时候，数组的确是一个好方案，但是如果随机写入远大于随机读取的时候，链表的性能就会优于数组。如果读取和写入都比较频繁，那么树的结构可能会是你的首选，根据所需不同可以采用平衡二叉树，B/B+树，跳跃链表等。
如果需要大量写入磁盘，顺序的读取，比如日志系统这种，那么Google的LevelDB也是一个非常好的选择。
总之，根据需要来选择适合的数据结构也能大量的提升性能。
空间换取时间
要知道，很多的计算是重复的，而这些重复的计算可能会消耗我们大量的时间，那么我们在空间充足的情况下，何不缓存这一部分的数据的？
其实很多的第三方库都使用了这种思想的，索引也可以认为是这种思想。这里举个简单的例子。
在图片处理的过程中，卷积的计算量是非常大的，而乘法占了很大一部分比例。而根据我的了解，ARM在处理乘法的时候，可能需要6个时钟周期，而加法只需要一个，如果能将乘法的结果缓存下来，通过加法访问是不是一种可行的方案呢？一个颜色的色值只有0~255的区间，是一个可以穷举的范围，所以缓存这部分结果，通过偏移量（也就是加法）来访问结果，是否也可以减少计算时间呢。
这种方法一般都会有一个阈值，超过这个阈值之后才会有明显的性能差距，所以在使用之前需要评估好自己的场景是否会处于优化的阈值内。
低等语言实现
很多高级语言在实现的时候，会附加一部分高级语言的特性，比如内存回收机制等，越是底层的语言我们越是能够控制其计算量。
极端的例子就是采用汇编方案，这样能够最为极限的控制其性能。当然这样的问题是兼容性问题，需要为多个平台分别写汇编代码。其中OpenCV中的部分计算过程就是采用了汇编语言实现的。
这种方案对于其他高级语言（JAVA，JS等），采用C来实现其底层，或许是个好的尝试。但是使用汇编这种方法虽然有效，但是不太建议，毕竟在晦涩程度和兼容性上考虑，带来的性价比并不高，只有在极少数的特定情况下，才会考虑。
加快单位时间的计算量
除了从计算量上来优化，我们还可以通过一些其他手段，包括更优秀的硬件来帮助我们。
并行计算
目前的大部分CPU都不是单核的了，包括很多移动设备上的。但是如此高的性能我们往往不能很充分的利用。
在iOS中就有一个适合并发计算的接口dispatch_apply。采用多线程可以最大限度的开发出CPU的潜能。
CPU层面上的浮点计算
很多场景下，都是浮点乘法运算消耗了大量的时间，特别是对于ARM系列，但是新型的ARM特别设计了关于浮点及向量的优化（VFP或者称NEON）。
在iOS中，vImage就是利用了这一特性进行了优化，如果有少量的图片运算可以使用vImage来加快我们的速度。
ARM流水线优化
ARM系列的CPU一般都有采用流水线的架构，因为每一条指令的执行都需要经过取址-译码-执行这几个步骤，采用流水线架构可以增加执行效率。
但是这也有一个反例，就是在B相关跳转指令的时候，需要清空流水线，重新加载，这也会带来一定的性能损耗。
也就是说：
int i = 0; x += i;
i++; x += i;
i++; x += i;
i++; x += i;
i++; x += i;
i++; x += i;
i++; x += i;
i++; x += i;
i++; x += i;
i++; x += i;
i++; x += i;
比
for (int i = 0; i <= 10; i++) x += i;
效率要高很多。当然这里有点吹毛求疵了，一般情况下我们还是不需要考虑这部分内容的。
GPU
其实目前来说，影响最大的莫过于图像的处理，普通的业务慢一点和快一点其实很难分辨出来，也没有必要去如此极限的优化，而图像的计算量之庞大，很容易就可以感觉出来，同时图像处理速度还制约着视频的帧率问题，所以问题的严重程度要高很多。
那么说到图像处理，就不得不涉及到GPU了。目前移动端基本都支持OpenGL2.0或OpenGL3.0，所以如果要跨平台使用可以考虑OpenGL来优化。但是如果只考虑iOS平台，让我们来看看iOS平台有哪些特定的利用GPU进行优化的方案。
GPUImage
这是一个利用OpenGL的开源库，是一个跨平台的第三方库，里面封装了很多滤镜，同时也支持图片、视频的处理，对于自定义和扩展也比较方便，是一款非常好用的开源库。
CIContext
Core Image是苹果官方提供的一款图像处理库，里面包含了众多的滤镜。其中CIContext可以指定为glContext，就是GPU环境了。一般来说，我们平时开发使用，CIImage已经足够了。
CImage的扩展也非常方便，有一种类似于openGL的GLSL的语言，KLSL。有兴趣的人可以自己去研究研究。
Metal
Metal是苹果比较新的一个库，专门为了替代OpenGL而做的，降低了OpenGL的学习成本。
据官方称，加入了众多的优化。其中一个比较明显的就是，将shader的编译过程放到了编译期，而不是运行期，也就是说，比起OpenGL，少了一步glCompileShader。
同时Metal也和iOS的特性结合的比较好，使用起来也比OpenGL简单很多。当然这些都是iOS平台的特性，不支持跨平台。
OpenCL
这个是对应于mac系统的，其他系统上也有实现，目前还不支持移动端。
多缓冲FrameBuffer的GPU
对于视频这类连续的计算，以上的方案已经非常的优秀了，但是我们还是没有榨干机器的性能。:D
1.png
一张图片的处理流程可以表示为上图，CPU需要将数据参数准备好，然后拷贝到GPU内存空间，然后等待GPU执行。GPU执行完之后，需要等待CPU准备好下一张图片的数据并拷贝到GPU空间，在这之间是留了很多的空白时间的。
我们知道OpenGL并不是线程安全的，也就是说GPU空间是可以多线程同时访问的，那么我们可以通过多个缓冲区来解决上述空白时间的问题。
2.png
上图就是我们想要达到的效果，而下图是我们采用3个缓冲区，实际上的效果。
3.png
最后
以上是对高性能计算几种方式的一个简单概括，具体的情况需要根据自己的实际情况来选择。
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