H.264视频编码优化：关键模块并行算法与CUDA实现

"H.264若干关键模块并行算法设计与基于 CUDA的实现" 本文主要探讨了在H.264视频编码标准中的并行算法设计与CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台的实现，旨在解决H.264编码器的计算复杂度问题，以提升视频压缩效率和处理速度。随着视频应用的普及，高效视频编码技术变得至关重要。H.264因其优秀的压缩性能而被广泛采用，但同时也带来了较高的计算需求。 近年来，GPU（图形处理器）不再局限于图形渲染，而是逐渐进入通用计算领域，特别是视频编解码。GPU以其高性价比、编程灵活性和强大的并行处理能力成为并行计算的理想选择。论文提出了CPU与GPU协同工作的编码架构，其中CPU负责数据的读取、参数集和码流的管理，以及数据在主机和设备之间的传输；而GPU则专注于执行计算密集型任务，如帧内预测、帧间预测、熵编码和环路滤波。 文章重点对H.264的帧内预测、熵编码和环路滤波三个关键模块进行并行化设计。对于帧内预测模块，提出了三种不同的并行算法，以充分利用GPU的并行计算能力。帧间预测和环路滤波也是视频编码中的计算热点，通过并行化处理可以显著提高速度。 在熵编码这个相对复杂的并行化过程中，作者深入分析了数据间的依赖关系，设计了一种有效的并行策略。通过信息统计、码流生成和码流合并三个阶段，实现了熵编码的并行化处理，降低了整体的计算延迟。 此外，论文还涉及到了CUDA编程技术，CUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台，允许程序员直接利用GPU的并行计算能力。CUDA的使用使得这些并行算法能够在GPU上高效执行，进一步提升了H.264编码的性能。 总体而言，这篇硕士学位论文为H.264视频编码的并行优化提供了理论基础和实践指导，对于理解如何利用现代GPU技术提升视频编码效率具有重要价值。同时，论文的研究成果对于毕业设计和算法研究方向的学生来说，也是一份有价值的参考资料。