HEVC关键模块并行算法的设计与基于GPU的实现的任务书.docx

HEVC关键模块并行算法的设计与基于GPU的实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着科技的发展，视频流媒体已经成为人们最常用的信息传播方式之一。高效能的视频编解码技术被广泛用于视频压缩，实现数据的高效传输和保存。HEVC(HighEfficiencyVideoCoding)是最新的视频编解码标准，它在相同比特率下（压缩率相同）相比于之前的标准如H.264/AVC(AdvancedVideoCoding)能够提供更好的视频质量。
在HEVC编码过程中，关键模块是变换和量化，它们占据了整个编码过程中很大的比重，直接影响编码的效率和性能。因此，设计高效能的并行算法和基于GPU的实现方法成为了优化HEVC编码性能的最佳途径之一。
二、任务目标
本次任务的主要目标是设计高效能的HEVC关键模块并行算法，并基于GPU实现，以提高编码效率和性能。
具体来说，本任务将完成以下子任务：
1.研究HEVC标准中变换和量化的并行优化算法。
2.设计基于并行算法的HEVC变换和量化模块，确定适用于GPU的实现方法。
3.实现HEVC变换和量化模块的GPU版本，并进行测试和性能分析。
4.优化GPU版本的HEVC变换和量化模块，并对比与CPU版本的性能和效率。
三、任务要求
1.具备编程基础和良好的算法设计能力。
2.熟悉HEVC标准和变换、量化等关键模块的原理和优化算法。
3.熟练掌握GPU编程和调试技能，了解CUDA编程。
4.具备代码编写和调试能力，能够熟练使用相关的编程工具和软件。
5.具备文献查阅和总结分析能力，能够撰写符合规范的实验报告。
四、任务计划
本任务预计完成时间为2个月，主要分为以下几个阶段：
第1阶段（1周）：研究HEVC标准和变换、量化等关键模块的原理和优化算法，了解并行算法的设计原理和实现方法。
第2阶段（2周）：设计基于并行算法的HEVC变换和量化模块，确定适用于GPU的实现方法，制定详细的设计方案。
第3阶段（3周）：实现HEVC变换和量化模块的GPU版本，进行测试和性能分析，找出问题和性能瓶颈。
第4阶段（1周）：对HEVC变换和量化模块进行优化，提升GPU版本的性能和效率。
第5阶段（2周）：撰写实验报告，总结分析实验结果和经验教训，提出改进意见和建议。
五、任务成果
1.完整的HEVC变换和量化模块并行算法设计和实现源代码。
2.GPU版本的HEVC变换和量化模块的测试报告和性能分析结果。
3.实验报告，包括任务背景、任务目标、任务计划、实验过程、实验结果和总结等内容，篇幅不少于10页。
六、参考文献
1.李响.基于GPU异构计算的视频编码技术研究[J].微计算机应用,2017(12).
2.Li,X.,Wang,S.K.,&Zhang,T.C.(2019).ParallelimplementationofHEVCTransformandQuantizationonGPGPU.JournalofElectronics&InformationTechnology,41(3),654-660.
3.Su,Z.,Sun,H.,Chen,J.,&Shen,L.(2015).EfficientHEVCintra-predictiononGPU.IEEEtransactionsoncircuitsandsystemsforvideotechnology,25(3),480-493.
7.7.4人才与培训
本任务需要具备一定的软件开发和算法设计能力，拥有相关经验者优先。对于没有GPU编程和CUDA编程经验的研究人员，我们将为其提供相应的培训和教学材料，帮助其快速适应任务需要的技能和知识。