如何针对移动端实时视频流优化推理延迟：从摄像头采集到纹理上传的全链路调优

在移动端进行实时视频流AI推理，最大的性能瓶颈往往不在模型计算本身，而在于数据在CPU和GPU之间的搬运（内存拷贝）以及颜色空间转换（YUV到RGB）。传统的处理流程是：摄像头采集YUV数据 -> CPU接收 -> CPU进行YUV转RGB -> CPU将RGB数据上传到GPU -> GPU进行推理。这种方式引入了大量的CPU开销和内存带宽消耗。

核心优化思路：零拷贝与GPU流水线化

我们的目标是实现“零拷贝”：让数据从摄像头采集到AI推理的整个过程都停留在GPU内存中，不经过CPU的频繁干预。

步骤一：高效的摄像头数据采集（零拷贝）

在Android上，我们使用 SurfaceTexture 或 ImageReader，让摄像头输出直接渲染到一个 GLES11Ext.GL_TEXTURE_EXTERNAL_OES 类型的OpenGL纹理上。这种纹理是GPU专用的，通常是YUV格式，避免了CPU读取原始字节。

步骤二：GPU预处理与颜色空间转换

由于TFLite GPU Delegate或特定的推理框架需要RGB格式的输入，我们必须在GPU上完成YUV到RGB的转换、图像缩放和归一化，而不是在CPU上执行。

以下是一个简化的OpenGL ES片元着色器（Fragment Shader）示例，用于处理OES外部纹理的YUV数据并输出RGB（已包含在移动端GPU驱动中）：

#extension GL_OES_EGL_image_external : require
precision highp float;

varying vec2 v_texCoord;
uniform samplerExternalOES s_texture;
uniform mat4 u_transformMatrix; // 用于处理旋转和缩放

void main() {
    // 从OES外部纹理采样。注意：硬件会处理底层的YUV到RGB转换。
    vec4 color = texture2D(s_texture, v_texCoord);

    // 假设需要进行简单的归一化（0-255到0-1已完成，这里进行均值/方差归一化）
    // 实际项目中，通常在此处加入更复杂的Resize和Crop逻辑。
    // 针对特定模型的归一化操作 (例如: (C - Mean) / StdDev)
    float mean = 0.5;
    float std_dev = 0.5;

    color.rgb = (color.rgb - vec3(mean)) / vec3(std_dev);

    gl_FragColor = color;
}

实操要点： 将这个着色器绘制到一个新的Frame Buffer Object (FBO) 上，该FBO就包含了预处理好的RGB纹理。

步骤三：利用GPU Delegate进行推理加速

主流的端侧推理框架（如TensorFlow Lite、MNN、Pytorch Mobile）都支持GPU或NPU代理（Delegate）。我们将步骤二生成的FBO纹理句柄直接传递给Delegate的输入绑定接口。

以TensorFlow Lite为例，使用GPU Delegate并配置输入为纹理：

// 假设我们已经初始化了TFLite Interpreter和GpuDelegate
Interpreter.Options options = new Interpreter.Options();
options.addDelegate(new GpuDelegate());
Interpreter interpreter = new Interpreter(modelFile, options);

// 步骤 1: 绑定预处理好的纹理ID (Texture ID)
// inputTextureId 是从 FBO/GL Context 获得的 ID
int inputTextureId = getPreprocessedTextureId(); 

// 步骤 2: TFLite GPU Delegate支持直接从纹理运行推理
// 实际调用依赖于框架提供的特定API，例如 TFLite support library的TextureConverter
// 在底层，TFLite会利用EGL或OpenGL上下文共享，直接读取这个纹理数据作为输入。
interpreter.runForMultipleInputsOutputs(inputs, outputs);

// 结果处理... 通常输出也会是一个GPU Buffer或Texture，可以进一步用GPU渲染或后处理。

性能收益：

通过这种全GPU零拷贝的流水线，我们消除了两个主要的CPU瓶颈：
1. 颜色转换开销： 从CPU密集型操作转移到GPU高效并行处理。
2. 内存带宽开销： 避免了每帧数据（通常几MB）在CPU和GPU内存之间来回复制，显著降低了推理延迟，特别是在高分辨率视频流上，延迟降低可达50%以上。