HEVC’de iç tahmin için heterojen CPU + GPU platformlarında bir paralel model kurulumu
Yükleniyor...
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
T.C. Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Yayın akışı hizmetlerinin ve video trafiğinin önemi ve dünya internet trafiğinde ki popülerliği büyük ölçüde artarken, yüksek çözünürlüklü videolar ortaya koymak için sınırlı bant genişliği ile mücadele edilmeye çalışılmaktadır. Bu durum da video kalitesini etkilemeden daha etkili bir sıkıştırma yapılmasını sağlayan kodlamalar gerekli hale gelmiştir. HEVC kendinden önceki video sıkıştırma standartlarına göre daha verimli bir sıkıştırma elde edebilen yeni bir kodlama standardıdır. Bu çalışmada HEVC standardının iç tahmin, dönüşüm, kuantalama, ters kuantalama ve ters dönüşüm adımları paralel olarak yürütülmüştür. İç tahmin adımında mod hesabı yapılırken paralelleştirme önerilmiş ve performansı değerlendirilmiştir. Ayrıca dönüşüm adımında uygulanan ayrık kosinüs dönüşümü (DCT) işleminin GPU üzerinde iki farklı yöntem ile paralel olarak uygulanması ve performans verimliliği incelenmiştir. Önerilen tüm yöntemler GPU üzerinde paylaşımlı bellek verimli şekilde kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemler Piksel Sinyal Gürültü Oranı (PSNR) ölçütü ve sıkıştırma oranı ile değerlendirilmiştir. Test görüntüleri tüm yöntemlerin kuantalama parametresine (QP) göre gerçekleme süreleri hesaplanmıştır. Tüm yöntemler için bu süreler karşılaştırılmış ve etkileri incelenmiştir. Test verileri önerilen yöntemlerin görüntü üzerinde kalite kaybı olmadan etkili ve verimli bir performans sağladığını göstermektedir.
As the importance of streaming services and video traffic continues to grow, along with their significant popularity in global internet traffic, there is an ongoing struggle to cope with limited bandwidth while presenting high-resolution videos. This situation has underscored the need for encoding techniques that enable more efficient compression without compromising video quality. HEVC (High-Efficiency Video Coding) stands out as a new coding standard capable of achieving more efficient compression compared to its predecessors. In this study, the core steps of the HEVC standard, intra prediction, transform, quantization, inverse quantization, and inverse transform were executed in parallel. Parallelization was proposed and assessed during the mode decision process in the intra prediction step. Furthermore, the application of the Discrete Cosine Transformation (DCT) during the transformation step was explored using two different methods in parallel on a GPU, with a focus on performance efficiency. All suggested methods were efficiently implemented on the GPU using shared memory. The proposed methods were evaluated using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) criterion and compression ratio. Test images were used to calculate execution times based on the quantization parameter (QP) for all methods. These times were compared for all methods, and their impacts were analyzed. Test results indicate that the proposed methods effectively deliver efficient performance on the image without compromising quality.
As the importance of streaming services and video traffic continues to grow, along with their significant popularity in global internet traffic, there is an ongoing struggle to cope with limited bandwidth while presenting high-resolution videos. This situation has underscored the need for encoding techniques that enable more efficient compression without compromising video quality. HEVC (High-Efficiency Video Coding) stands out as a new coding standard capable of achieving more efficient compression compared to its predecessors. In this study, the core steps of the HEVC standard, intra prediction, transform, quantization, inverse quantization, and inverse transform were executed in parallel. Parallelization was proposed and assessed during the mode decision process in the intra prediction step. Furthermore, the application of the Discrete Cosine Transformation (DCT) during the transformation step was explored using two different methods in parallel on a GPU, with a focus on performance efficiency. All suggested methods were efficiently implemented on the GPU using shared memory. The proposed methods were evaluated using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) criterion and compression ratio. Test images were used to calculate execution times based on the quantization parameter (QP) for all methods. These times were compared for all methods, and their impacts were analyzed. Test results indicate that the proposed methods effectively deliver efficient performance on the image without compromising quality.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
HEVC, DCT, İç tahmin, Paralel, GPU, HEVC, DCT, Intra prediction, Parallel, GPU
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Kaplan, M. (2023). HEVC’de iç tahmin için heterojen CPU + GPU platformlarında bir paralel model kurulumu / A parallel model for intra prediction in HEVC on heterogeneous CPU+GPU platforms(Yayımlanmamış Doktora Tezi). Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
