HaS-CoDeC: Hardware/Software Co-Design para Codificação de Vídeo de Alta Eficiência Usando Algoritmos de Machine Learning

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HaS-CoDeC: Hardware/Software Co-Design para Codificação de Vídeo de Alta Eficiência Usando Algoritmos de Machine Learning

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Título: HaS-CoDeC: Hardware/Software Co-Design para Codificação de Vídeo de Alta Eficiência Usando Algoritmos de Machine Learning
Autor: Nagai, Bruna Suemi
Resumo: O aumento da demanda de serviços de vídeos em tempo real, acentuou a necessidade de comprimir vídeos atualmente. Para isso, a aceleração que os blocos de hardware trazem, podem ser de grande valia para a contribuir com a evolução dos codificadores de vídeo. Assim, o trabalho propõe uma arquitetura em hardware para o filtro Smooth de interpolação fracionária definido pelo padrão de codificador de vídeo AOMedia Video 1. A aplicação dos filtros envolvem várias multiplicações por constantes, as quais foram otimizadas utilizando o algoritmo HCub. Diferentes níveis de paralelismo foram analisados em relação ao nível de paralelismo, frequência e resolução. A arquitetura proposta foi sintetizada para uma FPGA Cyclone IV e é capaz de processar até resoluções de 2500 x 1600 pixels, a 45 quadros por segundo.
URI: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/226441
Data: 2021-08-22


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