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。
