精品文档---下载后可任意编辑H.264 视频解码协同计算的设计与实现的开题报告一、选题背景随着互联网的快速进展和普及,视频成为人们猎取信息和娱乐的主要方式之一。然而,视频传输与存储需要占用大量的带宽和存储空间,因此如何在有限的网络带宽和存储资源下,提高视频传输和存储的效率,成为了一个热门的讨论方向。编码是提高视频传输和存储效率的重要手段之一,而 H.264 是当前广泛使用的视频编码标准。然而,在解码H.264 视频时,需要消耗大量的计算资源,导致解码速度缓慢。同时,计算机硬件的进步也为解决 H.264 视频解码速度缓慢问题提供了可能。目前,大部分计算机都配备了多核处理器,且 GPU 通常拥有大量的并行计算单元,具有很强的并行计算能力。因此,使用多核处理器和 GPU 进行协同计算,可以很大程度地提高 H.264 视频解码的速度。针对以上问题,本文提出了 H.264 视频解码协同计算的设计与实现。二、主要讨论内容本文的主要讨论内容包括以下四个方面:1. H.264 视频解码算法讨论:本文将介绍 H.264 视频解码算法的基本原理,包括帧结构、宏块结构、帧内预测和帧间预测等。2. 多核 CPU 加速 H.264 视频解码:本文将使用 OpenMP 并行框架,对 H.264 解码算法进行并行优化,利用多核 CPU 提高解码速度。3. GPU 加速 H.264 视频解码:本文将设计并实现基于 CUDA 的GPU 加速 H.264 视频解码算法,通过利用 GPU 的并行计算能力,加速解码速度。4. 多核 CPU 和 GPU 协同计算:本文将利用多核 CPU 和 GPU 的协同计算,实现更快速的 H.264 视频解码。三、讨论意义和预期目标本文的讨论意义在于提高 H.264 视频解码的速度,从而提高视频传输和存储的效率。同时,本文采纳了多核 CPU 和 GPU 协同计算的方法,可以发挥计算机硬件的最大性能优势,为解决 H.264 视频解码速度缓慢问题提供了一种新的解决思路。预期目标:精品文档---下载后可任意编辑1. 设计并实现 OpenMP 并行框架下的 H.264 视频解码算法,并获得一定的加速比。2. 设计并实现基于 CUDA 的 GPU 加速 H.264 视频解码算法,并获得一定的加速比。3. 实现多核 CPU 和 GPU 协同计算的 H.264 视频解码算法,并进一步提升解码速度。4. 对所实现的算法进行实验测试,验证其有效性和可行性。