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Banca de TCC: Henrique do Amarilho Maich
por Marilton Sanchotene de Aguiar, 1 ano, 355 dias atrás

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2015/2)

Estimação de Movimento Paralela para a Codificação de Vídeos de Alta Resolução Utilizando GPU em Processadores Embarcados
por
Henrique do Amarilho Maich

Curso:
Engenharia de Computação

Banca:
Prof. Marcelo Schiavon Porto (orientador)
Prof. Bruno Zatt (co-orientador)
Prof. Júlio Carlos Balzano de Mattos
Prof. Rafael Iankowski Soares

Data: 02 de Dezembro de 2015

Hora: 13:30h

Local: Lab 2

Resumo do Trabalho: Com a popularização de dispositivos capazes de manipular vídeos, em conjunto com a demanda por vídeos de alta resolução, surgiu o desafio de armazenar e transmitir vídeos de maneira eficiente. Desta forma, para obter uma redução da quantidade de dados necessária para representar um vídeo digital foram criados padrões de codificação de vídeos. Os padrões de codificação de vídeos atuais, como o High Efficiency Video Coding, conseguem obter taxas de compressão de mais de 99%, reduzindo significativamente a quantidade de dados necessária para representar estes vídeos. Contudo, para que essa elevada compressão possa ser atingida, os codificadores de vídeos implementam algoritmos altamente custosos computacionalmente, especialmente quando consideramos o poder computacional de dispositivos móveis como smartphones. Buscando utilizar de maneira eficiente os recursos computacionais disponíveis em tais sistemas móveis, este trabalho utiliza GPUs embarcadas para acelerar o processo de codificação de vídeos, buscando reduzir o tempo de codificação e o consumo energético explorando o paralelismo. Dentre os módulos do padrão de codificação de vídeos HEVC que apresentam um maior custo computacional está a Estimação de Movimento, responsável por mais de 55% do tempo de codificação. Logo, esse trabalho propõe um algoritmo de Estimação de Movimento paralelo implementado em OpenCL para execução em GPUs. O estudo do OpenCL também foi um dos objetivos do trabalho, principalmente focando no desenvolvimento de algoritmos para dispositivos embarcados. O algoritmo de Estimação de Movimento desenvolvido foi baseado no algoritmo Full Search, porém com otimização para utilizar abordagem acumulativa de forma a acelerar o processamento. O algoritmo desenvolvido foi avaliado em conjunto com o software de referência do HEVC rodando em um Sistema em Chip (System on Chip – SoC) Samsung Exynos 5422. Desta forma, foram obtidos a redução do tempo de codificação, redução de energia e também a alteração na eficiência de codificação causada pelo algoritmo proposto. O algoritmo proposto forneceu uma redução média no tempo de codificação de 29,46% e uma redução de consumo energético de 23,68% ao custo de um aumento de 1,48% na taxa de bits para uma mesma qualidade de vídeo.

Para mais informações acesse: http://inf.ufpel.edu.br/notcc/doku.php?id=bancas:2015_2

CDTec UFPel
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