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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 730 - 740 (11page)
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With the rapid increase of high-performance embedded devices equipped with high-end processors, a vast amount of multimedia content is being widely consumed in those small devices. In accordance with this trend, standardization of high-efficiency video coding extensions on screen content coding(HEVC-SCC) is being actively advanced. A promising approach to meeting real-time decoding HEVC-SCC with an embedded device requires an accelerator that uses a multi-core-platform-enhanced graphics processing unit(GPU). In this paper, we present a method to optimize the HEVC-SCC scheme with a multi-core ARM processor and the Nvidia GPU, with enables real-time decoding on embedded platforms. Specifically, we design a multi-threaded and CPU-GPU hybrid parallel computing technique with palette mode, which performs in parallel on the multi-core GPU. In the proposed implementation, the selected architectures are ARM Cortex-A9, ARM Cortex-A15, ARM Cortex-A57, Nvidia Maxwell GPU, and Nvidia Pascal GPU. With our multi-threading technique, the processing speed of the proposed method achieves approximately 34.8 and 34.6 fps on average for video sequences of 1024x720 and 1024x768 pixels, respectively, which is 3.6 times faster than all HEVC decoders. Furthermore, the speed can be accelerated up to five times by the proposed GPU-CPU hybrid parallel computing method. Based on various experimental results, we demonstrate that the proposed method ultimately operates at 44.6 fps for video sequences of both 1027x720 and 1024x768 pixels on embedded platforms
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed solution
3. Experimental results
4. Conclusions
References
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