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张春元 、 文梅 、 苏华友 著 / 科学出版社 / 2012-11 / 平装
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流计算和视频编码
《流计算和视频编码》主要阐述一种众核并行编程思想——流计算思想,并以典型视频编码标准H.264为例,详细论述具有普适性的流化方法。全书共分7章。第1章主要介绍视频编码的基本内容、视频编码并行化的潜力和挑战。第2章介绍流计算的基本原理,包括流计算思想、流体系结构、编程模型和流应用等。第3章详细论述面向媒体处理的流化方法并提出程序结构的优化方法。第4章以H.264编码器为实例,阐述利用流化方法将串行编码器转换为并行流化编码器框架$264。第5章系统地阐述S264框架在SIMI)并行处理器上的映射过程和全高清实时的H.264编码器S264/S在STORM流处理器上的实现。第6章从多线程执行的角度描述了S264框架在GPU上的实现。第7章从视频编码应用的角度对未来视频编码的发展与基于流计算的并行化研究进行讨论。本书是作者及其研究团队十余年科研经验和成果的总结,可供并行处理器体系结构、并行编程、视频编码等方向的研究人员参考,也可作为计算机科学与技术等专业高年级本科生和研究生的教材。
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前言第1章视频压缩编码1.1概述1.2视频压缩编码面临的新挑战1.3视频编码并行化潜力1.4H.264编码标准1.4.1基本概况1.4.2编码器结构1.4.3特点和关键技术1.4.4帧间预测1.4.5帧内预测1.4.6变换量化1.4.7熵编码1.4.8去块滤波第2章流计算原理2.1流计算思想2.2流体系结构模型2.2.1解耦合计算和访存2.2.2多级存储层次2.2.3典型流处理器2.3流程序设计模型2.3.1流级程序2.3.2核心级程序2.3.3流计算模型与并行处理器的结合2.4流应用第3章流化方法3.1流化3.1.1流化定义3.1.2流化特征3.1.3特征指标有效性验证3.2基本流化方法3.2.1循环划分法3.2.2核心合并技术3.2.3流分割技术3.2.4常规流化步骤3.3高级流化方法3.3.1流重组3.3.2短流加载3.3.3核心分裂3.3.4并行粒度调整3.4面向流化的程序结构优化3.4.1重负载循环3.4.2计算窗口重叠3.4.3循环内分支3.4.4循环间数据相关第4章H.264编码器的流化4.1x264编码器概述4.2x264编码器结构剖析4.2.1profile工具:PAPI4.2.2函数层次的局限性4.2.3变量和数据结构层次的局限性4.2.4控制密集型组件层次的局限性4.3x264编码程序的流化4.3.1函数到Kernel的转化4.3.2结构变量到stream的转化4.3.3控制密集型组件到计算密集型组件的转化4.4S264:流化的H-264框架第5章S264/S:基于SIMD并行的H.264流化编码器5.1SIMD流处理器5.2帧间预测的流式实现5.2.1全搜索:流重用5.2.2UMHexagonS:非规则流5.2.3多分辨率多窗口帧间预测5.2.4分析与讨论5.3帧内编码:多模式和强数据相关5.3.1相关性分析5.3.2相关性问题:可扩展块并行5.3.3多模式问题:Kernel参数化5.3.4分析与讨论5.4CAVLC的流式实现:可变长编码5.4.1相关性分析5.4.2解耦合分段并行5.4.3分析与讨论5.5去块滤波的流式实现:控制密集型5.5.1相关性分析5.5.2去块滤波的流式实现:分组并行5.5.3分析与讨论5.6基于STORM的SIMDH.264编码器5.6.1S264./S编码器5.6.2评测与分析第6章S264/G:基于GPU的并行H.264编码器6.1GPU和CUDA6.1.1GPU概述6.1.2CUDA硬件模型6.1.3CUDA编程模型6.1.4CUDA存储模型6.2基于CUDA的H.264编码器框架6.3帧间预测:平衡线程数与并行粒度6.3.1SAD计算6.3.2最佳运动向量的选择6.3.3小结6.4帧内编码:开发多级并行6.4.1开发多级并行6.4.2存储模型6.4.3优化6.4.4小结6.5分量优先的CAVLC6.5.1分量优先的CAVLC体系结构6.5.2基于CUDA的并行CAVLC实现6.5.3小结6.6方向优先的去块滤波6.6.1方向优先去块滤波结构6.6.2滤波顺序的调度6.6.3小结6.7实验结果与性能分析6.7.1并行编码器的性能6.7.2编码器特征分析6.7.3小结第7章展望与未来的研究方向7.1视频编码发展趋势7.1.1基于内容的视频编码7.1.2多视角视频编码7.1.3分布式视频编码7.2三维视频编码流化并行研究7.3面向媒体的并行计算参考文献
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开播时间:09月02日 10:30