{"id":3860,"date":"2015-11-30T08:00:31","date_gmt":"2015-11-30T10:00:31","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=3860"},"modified":"2015-11-30T08:00:31","modified_gmt":"2015-11-30T10:00:31","slug":"banca-de-tcc-henrique-do-amarilho-maich","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/ccomp\/banca-de-tcc-henrique-do-amarilho-maich\/","title":{"rendered":"Banca de TCC: Henrique do Amarilho Maich"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: center\"><strong>UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong><br \/>\n<strong> CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong><br \/>\n<strong> TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: center\">Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2015\/2)<\/p>\n<p style=\"text-align: center\">Estima\u00e7\u00e3o de Movimento Paralela para a Codifica\u00e7\u00e3o de V\u00eddeos de Alta Resolu\u00e7\u00e3o Utilizando GPU em Processadores Embarcados<br \/>\npor<br \/>\nHenrique do Amarilho Maich<\/p>\n<p>Curso:<br \/>\nEngenharia de Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n<p>Banca:<br \/>\nProf. Marcelo Schiavon Porto (orientador)<br \/>\nProf. Bruno Zatt (co-orientador)<br \/>\nProf. J\u00falio Carlos Balzano de Mattos<br \/>\nProf. Rafael Iankowski Soares<\/p>\n<p>Data: 02 de Dezembro de 2015<\/p>\n<p>Hora: 13:30h<\/p>\n<p>Local: Lab 2<\/p>\n<p><!--more-->Resumo do Trabalho: Com a populariza\u00e7\u00e3o de dispositivos capazes de manipular v\u00eddeos, em conjunto com a demanda por v\u00eddeos de alta resolu\u00e7\u00e3o, surgiu o desafio de armazenar e transmitir v\u00eddeos de maneira eficiente. Desta forma, para obter uma redu\u00e7\u00e3o da quantidade de dados necess\u00e1ria para representar um v\u00eddeo digital foram criados padr\u00f5es de codifica\u00e7\u00e3o de v\u00eddeos. Os padr\u00f5es de codifica\u00e7\u00e3o de v\u00eddeos atuais, como o High Efficiency Video Coding, conseguem obter taxas de compress\u00e3o de mais de 99%, reduzindo significativamente a quantidade de dados necess\u00e1ria para representar estes v\u00eddeos. Contudo, para que essa elevada compress\u00e3o possa ser atingida, os codificadores de v\u00eddeos implementam algoritmos altamente custosos computacionalmente, especialmente quando consideramos o poder computacional de dispositivos m\u00f3veis como smartphones. Buscando utilizar de maneira eficiente os recursos computacionais dispon\u00edveis em tais sistemas m\u00f3veis, este trabalho utiliza GPUs embarcadas para acelerar o processo de codifica\u00e7\u00e3o de v\u00eddeos, buscando reduzir o tempo de codifica\u00e7\u00e3o e o consumo energ\u00e9tico explorando o paralelismo. Dentre os m\u00f3dulos do padr\u00e3o de codifica\u00e7\u00e3o de v\u00eddeos HEVC que apresentam um maior custo computacional est\u00e1 a Estima\u00e7\u00e3o de Movimento, respons\u00e1vel por mais de 55% do tempo de codifica\u00e7\u00e3o. Logo, esse trabalho prop\u00f5e um algoritmo de Estima\u00e7\u00e3o de Movimento paralelo implementado em OpenCL para execu\u00e7\u00e3o em GPUs. O estudo do OpenCL tamb\u00e9m foi um dos objetivos do trabalho, principalmente focando no desenvolvimento de algoritmos para dispositivos embarcados. O algoritmo de Estima\u00e7\u00e3o de Movimento desenvolvido foi baseado no algoritmo Full Search, por\u00e9m com otimiza\u00e7\u00e3o para utilizar abordagem acumulativa de forma a acelerar o processamento. O algoritmo desenvolvido foi avaliado em conjunto com o software de refer\u00eancia do HEVC rodando em um Sistema em Chip (System on Chip &#8211; SoC) Samsung Exynos 5422. Desta forma, foram obtidos a redu\u00e7\u00e3o do tempo de codifica\u00e7\u00e3o, redu\u00e7\u00e3o de energia e tamb\u00e9m a altera\u00e7\u00e3o na efici\u00eancia de codifica\u00e7\u00e3o causada pelo algoritmo proposto. O algoritmo proposto forneceu uma redu\u00e7\u00e3o m\u00e9dia no tempo de codifica\u00e7\u00e3o de 29,46% e uma redu\u00e7\u00e3o de consumo energ\u00e9tico de 23,68% ao custo de um aumento de 1,48% na taxa de bits para uma mesma qualidade de v\u00eddeo.<\/p>\n<p>Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: <a href=\"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/notcc\/doku.php?id=bancas:2015_2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/notcc\/doku.php?id=bancas:2015_2<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2015\/2) Estima\u00e7\u00e3o de Movimento Paralela para a Codifica\u00e7\u00e3o de V\u00eddeos de Alta Resolu\u00e7\u00e3o Utilizando GPU em Processadores Embarcados por&#46;&#46;&#46;<\/p>\n","protected":false},"author":881,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[4,19,17],"tags":[],"class_list":["post-3860","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ccomp","category-ecomp","category-noticia"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/paGhNl-10g","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3860","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/users\/881"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3860"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3860\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3860"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3860"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3860"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}