基于GPU平台的全搜索运动估计算法优化研究与实现

发布时间：2020-03-21 05:03

【摘要】：随着视频应用的快速发展,视频压缩技术越来越受到人们的广泛关注,它在视频存储、视频传输、网络监控及网络视频等领域具有重要意义。视频压缩可以有效减少视频序列中重复的数据信息,有利于降低存储和传输的视频数据量。帧间预测技术可用于寻找相邻帧之间的相同数据,其中运动估计算法是帧间预测技术与视频压缩技术中的核心算法之一。运动估计算法是指为当前帧中的当前块在参考帧中寻找其参考块的过程。在该过程中,需要对当前块进行大量的块匹配,所以块匹配的过程占整个算法大部分的时间。在GPU平台上实现运动估计算法可以有效加快算法的运行速度,降低算法的运行时间。目前已有部分研究工作基于GPU的片上存储器采用数据重用的方法对运动估计算法进行加速。针对国内外研究现状进行分析,其中存在的问题总结如下:(1)当前基于GPU的运动估计数据重用方法主要是在GPU的共享内存上进行相邻搜索窗之间的数据重用。一方面,现有的研究工作没有考虑其它的数据重用方法,当相邻搜索窗之间的可重用数据大于GPU共享内存时,无法采用该重用方法。另一方面,没有考虑利用GPU的其它存储器(例如寄存器)进行数据重用。(2)在基于GPU的运动估计算法的数据重用研究中,没有充分考虑将GPU的多层次存储架构与多种数据重用方法相结合,从而不能充分地利用GPU的片上存储资源进行最大限度的数据重用,也就不能更好的对运动估计算法进行加速。针对以上不足,本文展开深入研究,主要研究内容和创新点如下:(1)提出基于GPU多类型片上存储器的全搜索运动估计数据重用方法。将多种数据重用方法与GPU的多类型片上存储器相结合,一方面可用于选择适合片上存储大小的最快数据重用方法,另一方面可用于选择适合某种数据重用方法的最佳片上存储器。基于GPU的三种片上存储器实现了四种数据重用方法,通过实验对它们进行了比较分析。(2)针对GPU存储架构的特点,提出了基于GPU多层次存储架构的数据重用方法。对GPU中不同层次的存储器分别采用不同的数据重用方式,例如将在寄存器中采用参考块之间的数据重用与在共享内存中采用参考块条带之间的数据重用相结合。该方法充分利用了GPU片上存储资源,提高了算法运行速度。本文描述了三种不同的结合方式,并通过实验对它们进行了比较分析。
【图文】：

参考块之间的数据重用实验结果（4*4）

实验结果如图3.8 所示。图 3.8 参考块之间的数据重用实验结果（8*8）最后在实验中将参考块的大小设置为16*16，将当前块数据存放在寄存器中，并将参考块数据分别存放到共享内存和寄存器中。在 GPU 平台上对参考块之间的数据重用优化方法进行实验，，实验数据如表 3-3 所示。表 3-3 参考块之间的数据重用（16*16）视频序列 帧大小无数据重用（ms）参考块之间的数据重用（共享内存）（ms）参考块之间的数据重用（寄存器）（ms）foreman 144x176 28.31 28.29 35.52foreman 288x352 126.35 125.53 154.02BasketballPass 416x240 123.90 122.91 152.13Johnny 1280x720 1226.95 1215.11 1504.11从表 3-3 中可以看出，将参考块数据存放到共享内存时，在相同实验条件下，算法运行时间比未使用数据重用（高速缓存自动进行重用）时算法运行时间减少。将参考块数据存放到寄存器时，在相同实验条件下，算法运行时间比前两者都要多。其原因在于 16*16 的块占用的存储空间大于寄存器的存储空间，从而导致块数据没有存放到寄存器中，而是存储到了本地内存中，所以算法的运行时间延长了。以上实验结果表明，将参考块的大小设置为 4*4 和 8*8 时，将参考块数据存
【学位授予单位】：山东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2592804