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视频处理及编解码硬件系统优化设计
高压缩率、高画质、低延迟的视频呈现是互联网的热门主题，其中最重要的底层核心就是视频处理及编解码。视频编解码是涵盖算法、标准、软件实现、硬件实现、软硬件协同优化等各个方面的综合性领域，具有很强的学术研究和工程实现价值。本专题主要从硬件实现以及软硬件协同方面切入探讨视频编解码系统的优化设计，并面向AVS3、AV1、VVC等标准探讨编码器的硬件设计方法。
讲师与议题
VVC是新一代刚发布的视频编码标准，其中集成了当前最先进的视频压缩技术，相比上一代标准HEVC，可以提升将近50%的视频压缩率。但同时，VVC也带来了更复杂的预测方式、块划分等，其编码计算量暴增10倍以上。特别是对于芯片设计而言，VVC面向的是4K/8K应用领域，除了计算资源的消耗，还对芯片IO带宽带来了更为艰巨的挑战。
本次演讲主要涉及对VVC标准芯片设计的考量，特别是算法选择、流水线映射、核心模块的硬件架构、以及基于AI方法的RDO优化等。
与抽取部分帧降采样成小分辨率图片用于分类和检测的计算机视觉应用场景不同，高清视频处理与增强场景需要高效处理输入视频原分辨率下的每一帧图片，而现有基于GPU的AI推理硬件系统面临性能和成本挑战，需要针对性的异构计算解决方案来提升AI视频处理与增强的效能。
特定标准视频编码器包含多个可定制模块，如运动估计、模式选择、码率控制、量化等，这些模块之间存在着复杂关联，多模块联合算法优化是高性能编码器设计的关键。基于硬件流水并行处理是实现高清视频编码的有效方式。在进行视频编码FPGA/ASIC平台流水化算法优化时，需考虑率失真性能、计算/存储资源、硬件效率、吞吐、外存带宽等多目标参数的均衡表现，流水化算法和硬件架构同优化设计是一个多目标性能优化问题。
本报告分为三个部分。第一部分分析可定制模块算法特点以及它们之间耦合作用机理；第二部分探讨芯片实现复杂度度量及率失真复杂度约束优化问题；第三部分分析算法可定制模块之间耦合作用，探讨将多模块优化映射为系列单模块的系统优化方法；第四部分讨论分层多粒度流水线结构和流水化算法模型，以及基于该模型探索基于算法选项取值组合优化方法，探讨多算法模块多目标参数算法架构联合优化问题方法。
我国自主知识产权视频标准AVS从2002年一路走来已经有20个年头，AVS系列标准见证了我国视频编解码技术从落后到赶超的坚实步伐。在视频产业应用进入超高清4K/8K时代的历史机遇中，新一代国产标准AVS3有着强劲的技术活力和深远的应用潜力。视频编码标准的普及离不开专用芯片，但算法复杂度和实时性能的要求给新一代视频编码芯片设计带来的巨大的挑战。高层次综合技术作为新的芯片设计方法学，能大幅度提升电路设计和验证的效率，我们将探讨利用高层次综合和编译优化技术，来应对新一代视频标准的芯片设计复杂度挑战。
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