[发明专利]一种视频编码芯片架构等效硬件复杂度及性能估计系统有效

专利信息
申请号: 201611102673.3 申请日: 2016-12-05
公开(公告)号: CN106791847B 公开(公告)日: 2020-06-19
发明(设计)人: 殷海兵;范梦婷;李世忠 申请(专利权)人: 中国计量大学
主分类号: H04N19/147 分类号: H04N19/147;H04N19/149;H04N19/152;H04N19/154;H04N19/156
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 王加贵
地址: 310000 浙江省杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 视频 编码 芯片 架构 等效 硬件 复杂度 性能 估计 系统
【权利要求书】:

1.一种视频编码芯片架构等效硬件复杂度及性能估计模型,其特征在于,所述模型包括:

SystemC流水化视频编码算法验证平台,在无需硬件RTL实现情况下,能够快速估算出硬件性能参数,包括逻辑资源消耗性能、SRAM消耗性能、外存总线线宽、系统吞吐性能、硬件逻辑效率、内存访存效率以及外存访存效率七个参数,这些参数能反映视频编码芯片复杂度;

RTL流水线时序验证平台,是流水化算法定制优化的前提约束,将不同粒度算法模块抽象为黑匣子,采用SystemC以少量代码在RTL级实现流水线模型描述,具体数据处理模块采用“黑匣子”代替,仅描述各粒度模块启动、停止和完成处理条件;

RAM和硬件效率估计模型,基于SystemC流水化视频编码算法验证平台,直接估算出SRAM消耗性能、外存总线线宽、硬件逻辑效率、内存访存效率、外存访存效率五个参数;

逻辑门估计模型,采用等效建模方法,基于SystemC流水算法编译代码段的目标代码容量,间接估算逻辑资源消耗性能参数;

率-失真代价估计模型,基于积分面积等效估算方法,估计出平均编码率-失真编码代价;

系统时钟频率估计模型,在Modelsim环境中,进行流水线时序仿真验证,度量各模块对应流水吞吐,得到系统吞吐性能参数;

资源消耗模型,包括能量资源消耗模型和硬件资源消耗模型,将反映硬件复杂度的不同量纲的性能参数,映射为硬件资源和能量资源消耗,基于资源消耗的硬件复杂度度量估计模型,解决各目标性能参数之间互相制约、权重难以准确评估问题;具体为:通过硬件资源消耗反映硬件架构IP核的静态资源消耗决定视频编码芯片IP核的硬件价值成本P;通过功耗决定芯片的能量消耗,从统计角度估算得到单芯片功耗导致的能量消耗成本E;硬件价值成本P和能量消耗成本E都采用等价货币量度量;将硬件价值成本P映射为逻辑资源消耗性能门/宏块lg、SRAM消耗性能比特/宏块sr和外存总线线宽bwd三个参数的函数,构建IP核硬件价值成本P模型:P=f1(lg,sr,bwd);另外,构建功耗为系统吞吐性能thr、逻辑资源消耗性能门/宏块lg、SRAM消耗性能比特/宏块sr、外存总线线宽bwd、硬件资源elg、SRAM访问esr及外存访问效率emem系数的函数,建立能耗成本模型:E=f2(thr,lg,sr,bwd,elg,esr,emem);最后得到系统资源消耗代价模型:S=f(P,E);

复杂度估计模型,基于能量资源和硬件资源消耗模型,估算出视频编码芯片的硬件复杂度;

资源消耗效率性能评价模型,基于复杂度估计模型和率-失真代价估计模型,构建系统的资源消耗效率性能评价模型;具体为,流水算法参数优化和硬件架构设计需要在率-失真代价J和资源消耗S之间权衡;流水算法和硬件架构优化的任务是在候选离散取值空间内,寻找一个合适的多参数取值组合,使流水算法对于多数视频序列,有较好的J-S性能表现;这个离线搜索过程,拟采用启发式方法搜索策略;在搜索过程中,当某个算法参数从一个取值变为另一个取值为参数扰动,该参数扰动是否获得更高J-S性能,需要有一个算法参数取值选择的决策判据;在关注算法参数改变时,单位资源消耗变化导致J代价变化,采用J和S的斜率slop度量如下:slop=VJ/VS;相同资源消耗变化ΔS,导致的ΔJ增加量越大,表明该算法参数的资源消耗效率较高;slop将作为算法参数取值搜索时,参数不同取值性能优劣的判据。

2.根据权利要求1所述的一种视频编码芯片架构等效硬件复杂度及性能估计模型,其特征在于,所述的SystemC流水化视频编码算法验证平台,为参数可配置的流水算法模型,基于SystemC交易级建模来实现流水算法行为级描述,采用SystemC模块、进程、通道等描述并发数据处理行为,采用端口、接口和通道描述组件模块之间数据交互行为。

3.根据权利要求2所述的一种视频编码芯片架构等效硬件复杂度及性能估计模型,其特征在于,所述的SystemC流水化视频编码算法验证平台,根据可配置流水算法特点,创建数据流水处理基本模块,包括一定粒度块的SAD计算、1/2像素插值、1/4插值、可重构帧内预测、可重构变换、量化、移动可控数据暂存器阵列;这些组件模块处理颗粒度可配置。

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