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Multi-Level Parallelization Scheme for distributed hevc encoding on Multi-Computer Systems 52

Multi-Level Parallelization Scheme for Distributed HEVC Enco...

引用

IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)

作者： Ahovainio, Sami Mercat, Alexandre Viitanen, Marko Vanne, Jarno Tampere Univ Comp Sci Tampere Finland

ISBN: (纸本)9781728133201

High Efficiency Video Coding (hevc) creates the conditions for cost-effective video transmission and storage but its inherent computational complexity calls for efficient parallelization techniques. This paper provides hevc encoders with a holistic parallelization scheme that exploits parallelism at data, thread, and process levels at the same time. The proposed scheme is implemented in the practical Kvazaar open-source hevc encoder. It makes Kvazaar exploit parallelism at three levels: 1) Single Instruction Multiple Data (SIMD) optimized coding tools at the data level;2) Wavefront Parallel Processing (WPP) and Overlapped Wavefront (OWF) parallelization strategies at the thread level;and 3) distributed slice encoding on multi-computer systems at the process level. Our results show that the proposed process-level parallelization scheme increases the coding speed of Kvazaar by 1.86x on two computers and up to 3.92x on five computers with +0.19% and +0.81% coding losses, respectively. Exploiting all these three parallelism levels on a five-computer setup gives almost a 25x speedup over a non-parallelized single-core implementation.

关键词： High Efficiency Video Coding (hevc) multi-level parallelization hevc parallelization strategies distributed hevc encoding multi-computer systems

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Live Demonstration: Multi-Laptop hevc encoding 52

Live Demonstration: Multi-Laptop HEVC Encoding

引用

IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)

作者： Ahovainio, Sami Mercat, Alexandre Vanne, Jarno Tampere Univ Comp Sci Tampere Finland

ISBN: (纸本)9781728133201

This paper presents a demonstration setup for distributed real-time hevc encoding on a multi-computer system. The demonstrated multi-level parallelization scheme is implemented in the practical Kvazaar open-source hevc encoder. It allows Kvazaar to exploit parallelism at three levels: 1) Single Instruction Multiple Data (SIMD) optimized coding tools at the data level;2) Wavefront Parallel Processing (WPP) and Overlapped Wavefront (OWF) parallelization strategies at the thread level;and 3) distributed slice encoding on multi-computer systems at the process level. This interactive demonstration allows visitors to gradually increase the degree of parallelism in Kvazaar and see the benefits of parallelization in live hevc encoding. Exploiting all three levels of parallelism on a three-laptop setup speeds up Kvazaar by almost 21x over a non-parallelized single-core implementation of Kvazaar.

关键词： hevc multi-level parallelization distributed hevc encoding multi-computer systems

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SPATIO-TEMPORAL PARALLELIZATION SCHEME FOR hevc encoding ON MULTI-COMPUTER SYSTEMS 29

SPATIO-TEMPORAL PARALLELIZATION SCHEME FOR HEVC ENCODING ON ...

引用

IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)

作者： Mercat, Alexandre Ahovainio, Sami Vanne, Jarno Tampere Univ Ultra Video Grp Tampere Finland

ISBN: (数字)9781665496209

ISBN: (纸本)9781665496209

High Efficiency Video Coding (hevc) sets the scene for economic video transmission and storage, but its inherent computational complexity calls for efficient parallelization techniques. This paper introduces and compares three different parallelization strategies for hevc encoding on multi-computer systems: 1) spatial parallelization scheme, where input video frames are divided into slices and distributed among available computers;2) temporal parallelization scheme, where input video is distributed among computers in groups of consecutive frames;3) spatio-temporal parallelization scheme that combines the proposed spatial and temporal approaches. All these three schemes were benchmarked as part of the practical Kvazaar open-source hevc encoder. Our experimental results on 2-5 computer configurations show that using the spatial scheme gives 1.65x-2.90x speedup at the cost of 4.16%-13.09% bitrate loss over a single-computer setup. The respective speedup with temporal parallelization is 1.86x-3.26x without any coding overhead. The spatio-temporal scheme with 2 slices was shown to offer the best load-balancing with 1.81x-3.55x speedups and a constant coding loss of 4.16%.

关键词： Video coding High Efficiency Video Coding (hevc) multi-computer systems distributed hevc encoding hevc parallelization strategies

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