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首页> 外文会议>2010 IEEE International Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting (BMSB 2010) >Fast implementation of Wyner-Ziv Video codec using GPGPU
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Fast implementation of Wyner-Ziv Video codec using GPGPU

机译：使用GPGPU快速实现Wyner-Ziv视频编解码器

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In this paper, we report a fast implementation of Wyner-Ziv video decoder using general-purpose computing on graphics processing units (GPGPU). Despite of its many advantages, Wyner-Ziv video coding has a problem of huge decoding complexity. Since Slepian-Wolf decoding with rate adaptive LDPC accumulate code takes up more than 90% of entire Wyner-Ziv video decoding complexity, in this paper, we focus on fast implementation of the Slepian-Wolf decoder using the CUDA (Compute Unified Device Architecture) which is a GPGPU architecture developed by NVIDIA. Our implementation is shown to be 4∼5 times (QCIF size) or 15∼20 times (CIF size) faster compared to conventional Slepian-Wolf decoding.
机译：在本文中，我们报告了在图形处理单元（GPGPU）上使用通用计算的Wyner-Ziv视频解码器的快速实现。尽管有许多优点，Wyner-Ziv视频编码仍存在巨大的解码复杂性的问题。由于采用速率自适应LDPC累积码的Slepian-Wolf解码占据了整个Wyner-Ziv视频解码复杂度的90％以上，因此在本文中，我们着重于使用CUDA（计算机统一设备架构）快速实现Slepian-Wolf解码器这是NVIDIA开发的GPGPU架构。与传统的Slepian-Wolf解码相比，我们的实现被证明快4到5倍（QCIF大小）或15到20倍（CIF大小）。

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