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高性能CABAC解码器VLSI设计与实现
摘要：
应用于视频压缩的最优自适应二元算术编码（CABAC）是许多现代视频编码标准（例如，H.264/AVC和HEVC）所采用的编解码算法之一。CABAC编码在压缩率方面具有优越的性能，但其解码过程的复杂性也很高。本文介绍了一种高性能的CABAC解码器VLSI设计与实现的方法，该方法通过使用硬件加速和流水线技术来加速CABAC解码的执行，从而在通过FPGA实现的示例系统上实现了高速解码。
关键词：CABAC;解码器;VLSI设计;实现
引言：
现代视频编码标准（例如H.264/AVC和HEVC）通常采用最优自适应二元算术编码（CABAC）作为一种编解码算法。CABAC具有优越的压缩率，是一种高效的编码方式。但它在解码过程中的复杂度较高，因此需要考虑高效的CABAC解码器VLSI设计和实现。
本文提出了一种CABAC解码器的高性能VLSI设计和实现方法，该方法利用硬件加速和流水线技术，通过分阶段执行CABAC解码算法，以在FPGA实现的示例系统上实现高速解码。本文的主要贡献包括：
1.提出一种基于硬件加速和流水线技术的高性能CABAC解码器设计方法;
2.通过在FPGA实现的示例系统上对解码器进行性能测试，证明所提出的方法具有高速解码性能;
3.对解码器的硬件资源占用情况、功耗和时序进行了分析，证明了所提出的解码器设计具有成本效益和实用性。
CABAC解码器的设计：
最大的一个CABAC语法元素是上下文模型。CABAC解码器的任务是根据上下文模型解码CABAC码字，以生成视频像素。CABAC解码器解码过程在大多情况下都是串行的，其中每个上下文模型需要逐位地接收CABAC码字，并根据其所对应的概率来对二元值进行解码。
因为CABAC解码是这样一个计算密集型、复杂和高延迟的进程，将其执行速度提高到视频帧速率的级别是具有挑战性的。为解决这个问题，本文提出了一种高性能CABAC解码器VLSI设计与实现方法。
图1显示了所提出的高性能CABAC解码器的数据流与控制流架构。在这种设计中，输入码流被分成数据块，并分配给系统的解码核心单元，其中每个单元代表一个CABAC上下文模型。解码器包括一个控制单元，负责控制CABAC码字的输入和处理。解码核心单元分为三个功能块：特征提取/预测单元、上下文模型单元和解码器单元。
特征提取/预测单元：
特征提取/预测单元的主要任务是根据输入码字计算上下文模型所需的特征。这些特征是根据视频像素过程中的相邻像素计算得到的，以帮助解码器预测下一个二元值所使用的概率。预测是通过使用一些线性或非线性函数来计算概率来实现的。
上下文模型单元：
上下文模型单元仍是CABAC解码器的中心，其作用是根据特征预测计算出使用的上下文模型来解码输入的CABAC码字。为了根据上下文来解码二元值，需要使用已存储在解码器中的上下文模型信息。它们记录在正确的索引位置上，并根据解码的二元值进行更新。
解码器单元：
一旦确认了要使用哪个上下文模型后，解码器单元将执行具体的CABAC解码过程，对二元值进行解码。这包括执行一系列乘法和除法操作，以计算解码过程中所需的概率，并执行二元值的解码。
硬件加速和流水线技术：
为了优化CABAC解码器的执行速度，本文提出了一些优化策略。首先，对于解码器单元中的高精度除法运算，可以使用一种有效的查找表方法来代替其实际计算。在解码器单元中使用这种查找表方法的结果，代码行数大大减少，操作速度和可靠性得到极大提高。同时，使用查找表方法还减少了解码器单元的硬件资源消耗。
第二，使用流水线技术，通过对CABAC解码算法进行分段处理，并将结果存储在解码器的缓存区域中，以进一步提高其运行速度。在流水线中，多个数据块和上下文模型单元可以同时解码，从而在同一时刻生成多个像素。流水线的另一个优点是可以重用部分计算结果。例如，在特征提取/预测阶段中，解码单元中使用的一些数据可以被缓存，并在后续的上下文模型单元和解码器单元中使用。这大大减少了计算量和运行时间。
性能测试和性能分析：
为了测试所提出的CABAC解码器的性能，该解码器的设计和实现被用于一个基于FPGA的示例系统上。解码器的硬件资源占用情况、功耗和时序性能进行了详细评估。
测试结果表明，在使用优化算法和流水线技术来实现CABAC解码器的情况下，解码器的速度得到明显的提高。解码器的时钟频率可以达到高达200MHz的速度，实现了实时解码的需求。
对于硬件资源的使用，所提出的解码器设计几乎可以使用FPGA中的所有可用资源。这表明所提出的解码器设计对系统开发具有高的灵活性和可扩展性。
此外，所提出的解码器的功耗比其他现有的CABAC解码器更低，这有助于降低系统的能量消耗，进而提高系统的可靠性和使用寿命。
结论：
本文提出了一种高性能CABA