实时图像传感器中的并行计算

1/1实时图像传感器中的并行计算第一部分并行计算的定义和关键技术 2第二部分实时图像传感器中并行计算的必要性 4第三部分CMOS图像传感器中的并行架构 6第四部分光学图像传感器中的并行处理 9第五部分并行图像传输和处理算法 12第六部分并行计算的优势和挑战 14第七部分实时图像传感器并行计算的潜在应用 16第八部分未来并行计算在图像传感器发展中的趋势 19

第一部分并行计算的定义和关键技术关键词关键要点【并行计算的概念和类型】：

1.并行计算是指同时使用多个计算单元来解决一个问题，从而提高计算效率和吞吐量。

2.并行计算类型包括数据并行、任务并行和流水线并行，分别针对不同的计算模式。

3.并行计算在实时图像传感器中可以提高图像处理和分析的效率，满足实时的处理需求。

【并行计算的通信模型】：

并行计算的定义

并行计算是一种计算机架构，它允许多个处理器同时执行任务。通过将任务分解为较小的部分并将其分配给多个处理器，并行计算可以显著提高计算性能。

并行计算的关键技术

1.多核处理器

多核处理器是并行计算的关键技术。它将多个处理器内核集成到单个芯片上。每个内核都可以独立执行任务，从而实现并行计算。多核处理器的核心数量可以从两个到数百个不等，这取决于处理器的类型和用途。

2.多线程

多线程是一种编程技术，它允许单个处理器同时执行多个任务。通过将任务分解为线程，多线程可以提高处理器的利用率并实现并行计算。每个线程都可以独立执行，并与其他线程共享处理器的资源。

3.分布式计算

分布式计算是一种并行计算形式，它将任务分配给连接在网络上的多个计算机。每个计算机都可以独立执行任务，并与其他计算机交换数据和结果。分布式计算可以利用大量计算资源，从而实现高性能计算。

4.图形处理单元(GPU)

GPU是专门用于图形处理的并行处理器。GPU具有大量的处理内核，可以同时执行大量并行任务。在并行计算中，GPU可以用于加速需要大量计算的任务，例如图像处理、视频编码和科学模拟。

5.片上系统(SoC)

SoC是一种将多个组件（例如处理器内核、GPU和存储器）集成到单个芯片上的系统。SoC通常用于嵌入式系统，它可以实现紧凑、低功耗和高性能。在并行计算中，SoC可以通过集成多个处理器内核和GPU来实现高性能并行处理。

并行计算的优势

并行计算具有以下优势：

*提高性能：并行计算可以显着提高计算性能，因为它允许多个处理器同时执行任务。

*提高效率：并行计算可以提高处理器的利用率，并减少任务完成时间。

*可扩展性：并行计算可以通过添加更多的处理器或计算机来扩展，以满足不断增长的计算需求。

*能效：并行计算可以通过使用多个低功耗处理器来提高能效。

并行计算的挑战

并行计算也面临着一些挑战：

*编程复杂性：并行编程比顺序编程更复杂，需要编写代码来协调多个处理器之间的任务分发和同步。

*通信开销：处理器之间的数据通信可能会导致通信开销，从而降低并行计算的性能。

*数据依赖性：并行计算只能加速独立的任务，而数据依赖性的任务不能并行执行。

*调试难度：并行程序比顺序程序更难调试，因为需要考虑多个处理器之间的交互。第二部分实时图像传感器中并行计算的必要性关键词关键要点【图像处理任务的复杂性】：

1.实时图像传感器需要处理大量图像数据，包括高分辨率图像和高速视频流。

2.这些数据需要进行复杂处理，例如图像增强、特征提取、目标跟踪等。

3.传统串行处理方法无法满足实时处理的需求，导致延迟和数据丢失。

【并行处理的优势】：

实时图像传感器中并行计算的必要性

实时图像传感器广泛应用于各种领域，包括计算机视觉、机器人和自动驾驶。这些应用对图像处理速度和效率提出了极高的要求。并行计算在实时图像传感器中至关重要，原因如下：

1.图像数据的庞大规模：现代图像传感器可以生成分辨率极高的图像，导致海量数据需要处理。并行计算允许同时处理多个数据块，显著提高处理速度。

2.实时处理要求：实时应用要求以与图像获取速率相同的速度处理图像。并行计算通过分配任务并同时执行它们来实现这一点，确保图像及时处理。

3.复杂算法的处理：实时图像处理通常涉及复杂算法，例如物体检测、跟踪和分类。这些算法需要大量的计算，并行计算可以将这些任务分配给多个处理器，缩短处理时间。

4.低延迟要求：某些应用，如自动驾驶，要求极低的延迟。并行计算通过减少处理时间和提高吞吐量，确保图像处理的低延迟，满足这些要求。

5.功耗优化：并行计算通过在多个处理器上分配任务，有助于优化功耗。这对于便携式设备尤为重要，因为它们需要在电池电量有限的情况下操作。

6.可扩展性：并行计算架构可以轻松扩展，以满足不断增长的图像处理需求。随着图像传感器分辨率的提高和图像处理算法的复杂程度的增加，并行计算提供了可扩展的解决方案。

7.数据吞吐量：实时图像传感器产生大量数据，需要高效的数据吞吐量。并行计算允许同时传输和处理数据，提高系统整体效率。

并行计算技术在实时图像传感器中的应用示例：

*并行图像处理算法：将图像处理任务分割成多个子任务，并在多个处理器上同时执行。

*数据并行化：将数据块分配给不同的处理器进行同时处理。

*任务并行化：将算法中的不同任务分配给不同的处理器，例如图像分割和特征提取。

*流水线并行化：将图像处理过程分成一系列步骤，由不同处理器依次执行。

*硬件加速器：利用专用硬件（例如FPGA、GPU）来加速图像处理任务。

总之，并行计算是实时图像传感器中不可或缺的，它通过提高处理速度、满足实时要求、降低延迟、优化功耗、提高可扩展性、增强数据吞吐量和支持更复杂的算法，为各种应用提供了高效且可扩展的图像处理解决方案。第三部分CMOS图像传感器中的并行架构关键词关键要点片上并行处理单元（PPU）

1.片上并行处理单元（PPU）是CMOS图像传感器中的核心计算组件，负责图像处理任务的并行执行。

2.PPU通常采用阵列结构，由多个处理单元（PE）组成，每个PE执行特定图像处理任务的子任务。

3.PPU与图像传感器阵列并行连接，可以同时处理多个像素的数据，从而提高图像处理速度。

多核架构

1.多核架构在CMOS图像传感器中将PPU分为多个核，每个核具有自己的指令集和数据存储。

2.多核架构允许同时执行多个图像处理任务，进一步提高处理效率。

3.核之间的通信和同步机制至关重要，以确保图像处理任务的无缝执行。

流水线架构

1.流水线架构将图像处理任务分解为多个阶段，每个阶段由流水线中的特定处理单元执行。

2.流水线架构允许重叠执行任务的阶段，从而提高处理速度和吞吐量。

3.流水线架构的深度和吞吐量是影响图像处理性能的关键因素。

并行内存访问

1.并行内存访问机制允许同时从多个存储器单元读取或写入数据。

2.并行内存访问对于并行图像处理任务至关重要，因为它可以减少内存访问瓶颈。

3.不同的内存架构（例如SRAM、DRAM）具有不同的并行访问能力，影响图像处理性能。

可重构计算

1.可重构计算架构允许在运行时动态重新配置PPU，以适应不同的图像处理算法。

2.可重构计算提高了CMOS图像传感器的灵活性，使其能够处理不断发展的图像处理需求。

3.可重构计算的实现依赖于先进的硬件和软件技术。

片上通信

1.片上通信是PPU之间以及与图像传感器阵列之间交换数据的机制。

2.高速片上通信网络对于并行图像处理至关重要，因为它确保了快速和可靠的数据传输。

3.片上通信架构和协议需要优化，以最大化数据传输效率和吞吐量。CMOS图像传感器中的并行架构

为了满足高分辨率、高帧率和低功耗等实时图像传感器应用需求，并行架构已被广泛应用于CMOS图像传感器中。并行架构通过同时处理多个数据流，大大提高了处理效率和吞吐量。

并行像素阵列

并行像素阵列是由多个像素组成的阵列，每个像素负责采集光信号并输出数字信号。并行架构将像素阵列划分为多个子阵列，每个子阵列由一组负责处理该区域内的像素信号的电路组成。这些子阵列并行工作，同时处理来自不同区域的光信号，从而有效提高了处理速度。

并行读出电路

并行读出电路负责将像素阵列输出的数字信号读出并传输到外部设备。传统的单输出结构只能按顺序逐行读取像素信号，限制了读取速度。并行架构采用多个读出通道，每个通道负责读取特定区域的像素信号。这些通道并行工作，同时读取多个像素信号，从而大幅提升了读取速度。

并行处理电路

并行处理电路包括各种数字处理模块，如噪声消除、图像增强和图像压缩等。传统的处理架构采用流水线结构，处理单元按顺序执行任务。并行架构引入并行处理单元，同时执行多个任务，如同时进行噪声消除和图像增强。这种并行处理极大地提高了处理速度和效率。

并行存储电路

并行存储电路用于存储处理后的图像数据。传统的存储结构只能顺序地写入和读取数据，限制了存储速度。并行架构采用多块存储器，每个存储器负责存储特定区域的图像数据。这些存储器并行工作，同时写入或读取多个数据块，从而提高了存储速度和带宽。

并行架构的优势

*高处理速度：并行架构同时处理多个数据流，大大提高了数据处理速度，满足了高帧率和实时应用需求。

*高吞吐量：并行架构增加了数据流的通道数量，提高了数据传输的吞吐量，满足了高分辨率图像处理需求。

*低功耗：并行架构通过减少单个处理单元的负载，降低了功耗，同时也利用了并行处理的效率提升，进一步降低了功耗。

*低延迟：并行架构缩短了数据处理和传输的延迟，提高了图像响应速度，满足了实时应用的需求。

并行架构的应用

并行架构广泛应用于各种实时图像传感器应用中，包括：

*高分辨率相机

*高速相机

*机器视觉

*医疗成像

*汽车电子

结论

并行架构为CMOS图像传感器带来了显著的性能提升，满足了实时图像处理的高要求。通过同时处理多个数据流，并行架构提高了处理速度、吞吐量和延迟性能，降低了功耗，推动了实时图像传感器技术的不断发展。第四部分光学图像传感器中的并行处理关键词关键要点主题名称：相关性检测并行算法

1.实时图像传感器中使用相关性检测算法来找到图像中的模式和对象。

2.并行相关性检测算法利用多核处理器或专用硬件的并行性，显著提高处理速度。

3.这些算法通过将图像分解成较小的块并同时处理这些块来实现并行化，从而减少处理时间。

主题名称：图像分割并行算法

光学图像传感器中的并行处理

光学图像传感器（OIS）处理管道中引入了并行计算，以提高吞吐量并减少延迟。以下概述了OIS中并行处理的一些关键技术：

1.像素并行处理

*在像素阵列中并行操作每个像素，使用片上模拟或数字电路。

*每个像素执行自己的图像处理任务（例如，亮度校正和去噪）。

*这显著提高了整体图像处理速度，因为它同时处理所有像素。

2.行并行处理

*将图像传感器阵列划分为水平行，并对每一行进行并行处理。

*每一行都有自己的处理单元，负责该行的图像处理任务。

*这减少了由于逐行扫描图像而产生的延迟。

3.列并行处理

*与行并行处理类似，但按垂直列对传感器阵列进行并行处理。

*每一列都有自己的处理单元，负责该列的图像处理任务。

*这进一步提高了吞吐量，因为它同时处理所有列。

4.多核处理

*在传感器芯片上集成多个处理器内核，并行执行图像处理任务。

*每个内核可以执行不同的任务或处理图像的不同部分。

*这极大地增加了并行处理能力，使传感器能够实时处理高分辨率图像。

5.帧并行处理

*当传感器捕获多帧图像时，对每帧进行并行处理。

*每个处理单元处理一帧图像，从而提高整体帧速率。

*这对于实时应用至关重要，例如视频录制和运动检测。

6.区域并行处理

*将传感器阵列划分为较小的区域，并对每一区域进行并行处理。

*每个区域分配一个处理器，负责该区域的图像处理任务。

*这有助于并行处理传感器阵列的不同部分，例如对焦和曝光控制。

并行处理的优势

在光学图像传感器中实施并行处理提供了许多优势，包括：

*更高的吞吐量：并行处理显著提高了图像处理速度，从而能够实时处理高分辨率图像。

*更低的延迟：减少逐行或逐列扫描图像的延迟，提高了传感器对快速移动物体的响应能力。

*增强的图像质量：并行处理使图像传感器能够同时执行多个图像处理任务，从而提高图像质量和动态范围。

*降低功耗：通过优化并行处理算法，可以降低传感器芯片的功耗。

*尺寸减小：缩小了图像传感器的尺寸，因为并行处理可以减少必要的外部组件的数量。

结论

在光学图像传感器中实施并行计算是提高吞吐量、减少延迟和增强图像质量的关键技术。通过利用像素、行、列、多核、帧和区域并行处理，OIS能够实时处理高分辨率图像，使其适用于广泛的应用，例如摄影、视频录制和运动检测。第五部分并行图像传输和处理算法实时图像传感器中的并行图像传输和处理算法

并行图像传输算法

实时图像传感器中的并行图像传输算法旨在加快图像数据从传感器到处理单元的传输速度，从而提高处理效率。这些算法包括：

*区域并行传输：将图像划分为多个区域，每个区域由独立的传输通道同时传输，从而减少传输延迟。

*像素并行传输：将每行图像数据拆分为多个子行，然后通过不同的通道并行传输，提高传输带宽。

*多图像并行传输：同时传输来自多个图像传感器的数据，以提高吞吐量和利用带宽。

并行图像处理算法

并行图像处理算法利用多核处理器或专用硬件来加速图像处理任务，包括：

*基于流水线的处理：将图像处理任务划分为一系列按顺序执行的阶段，每个阶段在单独的处理单元上并行执行。

*基于分区的处理：将图像划分为多个子区域，并将每个区域分配给不同的处理单元并行处理。

*基于流的处理：将图像数据视为数据流，并使用流处理引擎并行分析和处理数据。

并行图像传输和处理算法的优点

并行图像传输和处理算法提供了以下优点：

*更高的吞吐量：通过并行传输和处理图像，可以显著提高系统吞吐量，缩短处理延迟。

*更快的响应时间：减少图像传输和处理时间可以缩短系统的响应时间，从而实现实时性能。

*更高的并行度：这些算法利用多核处理器或专用硬件，提供了更高的并行度，能够同时执行多个任务。

*更低的功耗：并行处理可以减少处理单元的负载，从而降低功耗。

并行图像传输和处理算法的应用

并行图像传输和处理算法在各种应用中至关重要，包括：

*视频监控：需要实时处理大量图像数据，以实现快速检测和跟踪。

*自动驾驶：需要并行处理来自多个传感器的图像数据，以实现环境感知和决策。

*医疗成像：需要快速处理高分辨率图像，以辅助诊断和治疗。

*军事和国防：需要实时处理图像数据，以实现目标检测、威胁评估和态势感知。

挑战和未来趋势

并行图像传输和处理算法面临的挑战包括：

*数据同步：确保来自不同处理单元处理的数据一致性和准确性。

*负载均衡：优化任务分配，以最大化并行度和利用率。

*算法优化：不断改进算法的效率和性能，以满足不断增长的图像处理需求。

未来的趋势包括：

*异构计算：利用不同的处理单元，例如CPU、GPU和FPGA，以实现更高效的图像处理。

*云计算：利用云平台和分布式计算来扩展图像处理能力。

*人工智能（AI）：结合AI技术，增强图像处理算法的自动化和智能化。第六部分并行计算的优势和挑战关键词关键要点并行计算的优势

1.速度提升：并行计算将任务分配给多个处理器同时处理，大幅缩短图像处理时间，提高图像处理效率。

2.实时响应：并行计算可以缩短图像处理延迟，实现实时图像处理，满足工业自动化、医疗诊断等领域对实时性的要求。

3.处理能力增强：并行计算充分利用多个处理器的计算能力，大幅提升图像处理能力，可处理更大分辨率、更复杂图像。

并行计算的挑战

1.编程复杂度：并行编程需要协调多个处理器，编程难度较大，需要专门的编程技术和工具。

2.数据通信：并行处理过程中，处理器之间需要交换大量数据，数据通信成为系统性能的瓶颈，需要优化数据传输机制。

3.同步问题：当多个处理器同时执行同一任务时，需要同步保证数据的正确性，这是并行计算中常见且棘手的挑战。并行计算的优势

*更高的吞吐量：并行计算通过利用多个处理器同时执行任务，显著提高了图像处理的吞吐量。

*更短的处理时间：并行计算将图像处理任务分解成较小的子任务，并在多个处理器上同时执行，从而缩短了整体处理时间。

*更高的效率：并行计算优化了资源利用率，减少了等待时间，提高了处理效率。

*可扩展性：随着处理器数量的增加，并行计算可以线性扩展，满足处理更大图像或更复杂算法的需求。

*减少功耗：并行计算通过分担计算负荷，降低了每个处理器的功耗。

并行计算的挑战

*数据依赖性：实时图像传感器中，某些图像处理任务存在数据依赖性，这限制了并行执行的程度。

*同步开销：并行计算需要同步多个处理器以确保数据的一致性，可能会引入开销。

*算法并行化：将图像处理算法并行化可能是一项复杂且耗时的任务，需要仔细考虑数据依赖性和同步问题。

*硬件限制：并行计算平台的硬件资源，如处理器数量和内存带宽，限制了并行化的潜力。

*调试和验证复杂性：并行代码的调试和验证比串行代码更具挑战性，需要专门的工具和技术。

*成本：并行计算平台通常比单处理器系统更昂贵，在某些情况下可能难以证明其可行性。

克服并行计算挑战的策略

*任务并行化：将图像处理任务分解成独立的子任务，以便在多个处理器上并行执行。

*数据并行化：将大图像分解成较小的块，并对每个块并行执行相同的处理。

*流水线处理：将图像处理过程分解成一系列步骤，并按流水线方式在不同处理器上执行。

*使用并行库：利用已优化用于并行计算的库和工具，简化算法并行化的过程。

*选择合适的硬件：选择具有足够处理器数量和内存带宽的硬件平台，以满足并行计算的需求。

*仔细调试和验证：使用特定的工具和技术，如多线程调试器和数据可视化，来调试和验证并行代码。第七部分实时图像传感器并行计算的潜在应用关键词关键要点主题名称：自动驾驶汽车

1.实时图像传感器并行计算可实现高分辨率图像的快速处理，为自动驾驶汽车提供实时环境感知。

2.通过并行处理图像序列，可以准确地识别行人、车辆和其他障碍物，提高自动驾驶汽车的安全性。

3.并行计算还可以优化路径规划和车辆控制，使自动驾驶汽车在复杂的环境中安全高效地行驶。

主题名称：工业自动化

实时图像传感器中的并行计算：潜在应用

实时图像传感器将图像采集、处理和传输集成在一个单一的芯片中。并行计算技术在实时图像传感器中引入，能够以极高的速度处理图像数据，从而实现各种潜在应用。

1.高帧速率成像

并行计算架构允许图像传感器以超高的帧速率捕获和处理图像。这在需要捕捉快速运动事件的应用中至关重要，例如体育广播、医疗成像和工业自动化。通过并行化图像处理任务，实时图像传感器可以达到每秒数千帧的帧速率，从而提供慢动作回放和实时分析的可能性。

2.高分辨率成像

并行计算还促进了高分辨率成像，使得实时图像传感器能够捕获具有更多像素和更精细细节的图像。这对于需要准确图像表示的应用至关重要，例如医学诊断、卫星成像和安防监控。通过利用并行算法，实时图像传感器可以并行处理来自多个像素的图像数据，从而创建高分辨率图像。

3.低功耗成像

并行计算技术的另一个潜在应用是降低实时图像传感器的功耗。通过优化算法和分发计算任务，可以减少图像处理过程中的能量消耗。这对于在电池供电设备或需要延长操作时间的应用中特别有用。低功耗成像有助于延长设备的使用寿命并减少对外部电源的需求。

4.先进的图像处理

除了基本图像捕获和处理任务外，并行计算还使复杂的图像处理算法在实时图像传感器中成为可能。这些算法可以用于图像降噪、增强边缘、目标检测和分类。这在需要即时处理和决策的应用中很有价值，例如自动驾驶汽车、安防系统和医疗成像。先进的图像处理算法可以改善图像质量，提取有意义的信息并实现自动化任务。

5.实时数据分析

实时图像传感器中的并行计算还支持实时数据分析。通过在传感器芯片上执行分析算法，图像数据可以立即进行处理和解释，从而提供快速且准确的结果。这在需要即时洞察力和决策的应用中有价值，例如交通管理、工业过程控制和远程医疗。实时数据分析可以优化决策制定，提高效率并改善安全性。

6.增强现实和虚拟现实

并行计算在实时图像传感器中具有潜力，可增强增强现实(AR)和虚拟现实(VR)体验。通过结合实时图像数据和计算机生成的图形，可以创建逼真且互动的环境。并行计算使传感器能够快速处理视频流并实时渲染图像，从而提供流畅且无缝的体验。

7.生物医学成像

实时图像传感器中的并行计算在生物医学成像领域具有广泛的应用。它可以实现高分辨率内窥镜检查、实时组织分析和手术导航。通过并行化图像处理任务，实时图像传感器可以提供清晰且详细的图像，用于诊断、治疗和手术规划。

8.工业自动化

并行计算在实时图像传感器中的潜力对于工业自动化至关重要。它可以通过机器视觉和图像处理实现精确的物体检测、分类和跟踪。这可以优化生产过程、提高质量控制并提高安全性。实时图像传感器可以并行处理来自多台摄像机的图像数据，从而实现对大型区域的广泛监视。

9.交通监测

在交通监测系统中，并行计算的实时图像传感器可以实现车辆检测、交通流量分析和事件响应。通过并行化算法，图像传感器可以快速处理视频流并提取有意义的信息，例如车速、车道占用和行人活动。这有助于改善交通管理、减少拥堵并提高道路安全性。

10.安防监控

并行计算在实时图像传感器中的潜力为安防监控提供了显着的优势。它可以通过面部识别、目标跟踪和异常检测增强安全措施。并行化的图像处理算法可以实时分析图像数据，快速识别可疑活动并发出警报。实时图像传感器还可以实现远程监控和视频分析，以增强安保人员的态势感知。第八部分未来并行计算在图像传感器发展中的趋势关键词关键要点先进的算法和模型

1.深度学习和机器学习算法的持续进步，促进更高效和准确的图像处理任务。

2.人工智能（AI）和神经形态计算技术的引入，增强图像传感器的认知能力和推理能力。

3.强大的算法优化和压缩技术，减少计算复杂度和存储需求，提高吞吐量。

可重构传感器阵列

1.可动态调整像素阵列大小和配置，适应不同的场景和应用需求。

2.结合边缘计算技术，在传感器中进行实时图像处理和分析，减少数据传输和延迟。

3.允许灵活的传感器设计，以满足特定应用的性能和功耗要求。

硬件加速器集成

1.将专用的硬件加速器集成到图像传感器，提供并行处理能力和提升图像处理效率。

2.集成异构计算架构，如FPGA、ASIC和GPU，实现特定任务的并行执行。

3.减少图像传感器中的数据瓶颈，提高整体吞吐量和响应速度。

先进的内存架构

1.采用高速内存技术（如HBM2E）和大容量内存，提高图像数据的处理速率。

2.分层内存架构，满足不同数据访问模式的需求，优化性能和功耗。

3.灵活的内存管理策略，高效利用有限的片上内存资源。

片上网络（NoC）

1.高效的片上通信网络，实现数据在图像传感器内部各个组件之间的快速传输。

2.低功耗和低延迟的通信协议，确保图像数据的实时处理。

3.鲁棒性和可扩展性，处理高吞吐量和复杂数据结构。

高性能图像捕捉

1.并行捕捉技术，实现超高帧率和高分辨率图像采集。

2.同步传感器阵列和快速同步机制，确保图像帧之间的准确对齐。

3.先进的降噪和校正算法，提高图像质量和动态范围。实时图像传感器中的并行计算：未来趋势

引言

实时图像传感器在各种应用中至关重要，从智能手机到自动驾驶汽车。随着图像分辨率和帧速率的不断提高，对更高计算能力的需求也日益增长。并行计算技术已成为满足这一需求的关键推动因素。

并行计算技术的类型

图像传感器中使用的主要并行计算技术包括：

*阵列并行处理（APP）：将计算分布在多个处理器或核心上，每个处理器处理图像不同部分的数据。

*数据级并行（DLP）：将计算应用于同一数据流的不同元素，例如图像中的像素。

*任务级并行（TLP）：将任务划分为较小的块，并同时在多个处理器上执行它们。

当前图像传感器中的并行计算

目前，许多图像传感器利用并行计算技术来提高性能。例如：

*SonyIMX586：采用APP技术，拥有192个并行数据转换通道