Paralelización del codificador de vídeo VTM

Resumen

Este proyecto propone una modificación al VTM (VVC Test Model), un software de referencia para el estándar Versatile Video Coding (VVC). El objetivo es mejorar el proceso de estimación de movimiento mediante la introducción de técnicas de programación paralela, lo que resulta en un mejor rendimiento de compresión. La modificación se centra en optimizar el codificador VTM para obtener el mejor vector de movimiento para cada proceso de estimación, lo que actualmente se logra a través de una búsqueda heurística secuencial. Para lograr esto, el proyecto emplea una combinación de herramientas de programación paralela, incluida la función de "paralelismo estándar" de NVIDIA HPC SDK, OpenMP para multi-threading y vectorización del kit de herramientas Intel OneAPI Base. Además, los kérnel CUDA se utilizarán para implementar un algoritmo de predicción de movimiento paralelo. Contribuyendo a la popularización del estándar por su heterogeneidad en sus dispositivos de procesamiento. Este proyecto aborda la necesidad de mejorar la compresión de video y es compatible con la variedad más amplia de contenido multimedia y aplicaciones emergentes proporcionadas por el estándar VVC. Al optimizar el codificador VTM a través de técnicas de programación en paralelo, se pueden lograr reducciones significativas en el tiempo de codificación mientras se mantiene la calidad del video. La viabilidad y eficacia de las modificaciones propuestas se demostrará a través de experimentos utilizando una versión bifurcada del codificador VTM. Esta investigación muestra el potencial de la programación paralela para mejorar los estándares de compresión de video y brinda información para la implementación en el mundo real y los avances futuros en la tecnología VVC.

ABSTRACT

This project proposes a modification to the VTM (VVC Test Model), a reference software for the Versatile Video Coding (VVC) standard. The objective is to enhance the motion estimation process by introducing parallel programming techniques, resulting in improved compression performance The modification focuses on optimizing the VTM encoder to obtain the best motion vector for each estimation process, which is currently achieved through a sequential heuristic search. To accomplish this, the project employs a combination of parallel programming tools, including the "standard parallelism" feature from the NVIDIA HPC SDK, OpenMP for threading, and vectorization from the Intel OneAPI Base toolkit. Additionally, CUDA kernels will be utilized to implement a faster motion prediction algorithm, further enhancing the parallelism. This project addresses the need for improved video compression and supports the wider variety of media content and emerging applications provided by the VVC standard. By optimizing the VTM encoder through parallel programming techniques, significant encoding time reductions can be achieved while maintaining video quality. The feasibility and effectiveness of the proposed modifications will be demonstrated through experiments using a forked version of the VTM encoder. This research showcases the potential of parallel programming in enhancing video compression standards and provides insights for real-world deployment and future advancements in VVC technology.