Codificadores HEVC impõem diversos desafios em aplicações embarcadas com restrições computacionais, especialmente quando há restrições de processamento em tempo real. Para tornar a codificação de vídeos HEVC factível nessas situações, é proposto neste trabalho um Sistema de Controle de Complexidade (SCC) que se adapta dinamicamente a capacidades computacionais varáveis. Considera-se que o codificador faz parte de um sistema maior, o qual informa suas restrições como disponibilidade da CPU e processamento alvo para o SCC. Para desenvolver um sistema eficiente, uma extensiva análise de complexidade dos principais parâmetros de codificação é realizada. Nessa análise, foi definida uma métrica livre de particularidades da plataforma de simulação, como hierarquia de memória e acesso concorrente à unidade de processamento. Essa métrica foi chamada de Complexidade Aritmética e pode ser facilmente adaptada para diversas plataformas. Os resultados mostram que o SCC proposto atinge ganhos médios de 40% em complexidade com penalidade mínima em eficiência de compressão e qualidade. As análises de adaptabilidade e controlabilidade mostraram que o SCC rapidamente se adapta a diferentes restrições, por exemplo, quando a disponibilidade de recursos computacionais varia dinamicamente enquanto um vídeo é codificado. Comparado com o estado da arte, o SCC atinge uma redução de 44% no tempo de codificação com penalidade de 2.9% na taxa de compressão e acréscimo de 6% em BD-bitrate. / HEVC encoders impose several challenges in resource-/computationally-constrained embedded applications, especially under real-time throughput constraints. To make HEVC encoding feasible in such scenarios, an adaptive Computation Management Scheme (CMS) that dynamically adapts to varying compute capabilities is proposed in this work. It is assumed that the encoder is part of a larger system, which informs to the CMS its restrictions and requirements, like CPU availability and target frame rate. To effectively develop and apply such a scheme, an extensive computational effort analysis of key encoding parameters of the HEVC is carried out. For this analysis, a platform-orthogonal metric called “Arithmetic Complexity” was developed, which can be widely adopted for various computing platforms. The achieved results illustrate that the proposed CMS provides 40% cycle savings on average at the cost of small RD penalties. The adaptability and controllability analyses show that the CMS quickly adapts to different constrained scenarios, e.g., when the executing HEVC encoder requires more or less computation from the underlying platform. Compared to state of the art, the CMS achieves 44% encoding time savings while incurring a minor 2.9% increase in the bitrate and 6% increase in BD-bitrate.

Codificadores HEVC impõem diversos desafios em aplicações embarcadas com restrições computacionais, especialmente quando há restrições de processamento em tempo real. Para tornar a codificação de vídeos HEVC factível nessas situações, é proposto neste trabalho um Sistema de Controle de Complexidade (SCC) que se adapta dinamicamente a capacidades computacionais varáveis. Considera-se que o codificador faz parte de um sistema maior, o qual informa suas restrições como disponibilidade da CPU e processamento alvo para o SCC. Para desenvolver um sistema eficiente, uma extensiva análise de complexidade dos principais parâmetros de codificação é realizada. Nessa análise, foi definida uma métrica livre de particularidades da plataforma de simulação, como hierarquia de memória e acesso concorrente à unidade de processamento. Essa métrica foi chamada de Complexidade Aritmética e pode ser facilmente adaptada para diversas plataformas. Os resultados mostram que o SCC proposto atinge ganhos médios de 40% em complexidade com penalidade mínima em eficiência de compressão e qualidade. As análises de adaptabilidade e controlabilidade mostraram que o SCC rapidamente se adapta a diferentes restrições, por exemplo, quando a disponibilidade de recursos computacionais varia dinamicamente enquanto um vídeo é codificado. Comparado com o estado da arte, o SCC atinge uma redução de 44% no tempo de codificação com penalidade de 2.9% na taxa de compressão e acréscimo de 6% em BD-bitrate. / HEVC encoders impose several challenges in resource-/computationally-constrained embedded applications, especially under real-time throughput constraints. To make HEVC encoding feasible in such scenarios, an adaptive Computation Management Scheme (CMS) that dynamically adapts to varying compute capabilities is proposed in this work. It is assumed that the encoder is part of a larger system, which informs to the CMS its restrictions and requirements, like CPU availability and target frame rate. To effectively develop and apply such a scheme, an extensive computational effort analysis of key encoding parameters of the HEVC is carried out. For this analysis, a platform-orthogonal metric called “Arithmetic Complexity” was developed, which can be widely adopted for various computing platforms. The achieved results illustrate that the proposed CMS provides 40% cycle savings on average at the cost of small RD penalties. The adaptability and controllability analyses show that the CMS quickly adapts to different constrained scenarios, e.g., when the executing HEVC encoder requires more or less computation from the underlying platform. Compared to state of the art, the CMS achieves 44% encoding time savings while incurring a minor 2.9% increase in the bitrate and 6% increase in BD-bitrate.

Codificadores HEVC impõem diversos desafios em aplicações embarcadas com restrições computacionais, especialmente quando há restrições de processamento em tempo real. Para tornar a codificação de vídeos HEVC factível nessas situações, é proposto neste trabalho um Sistema de Controle de Complexidade (SCC) que se adapta dinamicamente a capacidades computacionais varáveis. Considera-se que o codificador faz parte de um sistema maior, o qual informa suas restrições como disponibilidade da CPU e processamento alvo para o SCC. Para desenvolver um sistema eficiente, uma extensiva análise de complexidade dos principais parâmetros de codificação é realizada. Nessa análise, foi definida uma métrica livre de particularidades da plataforma de simulação, como hierarquia de memória e acesso concorrente à unidade de processamento. Essa métrica foi chamada de Complexidade Aritmética e pode ser facilmente adaptada para diversas plataformas. Os resultados mostram que o SCC proposto atinge ganhos médios de 40% em complexidade com penalidade mínima em eficiência de compressão e qualidade. As análises de adaptabilidade e controlabilidade mostraram que o SCC rapidamente se adapta a diferentes restrições, por exemplo, quando a disponibilidade de recursos computacionais varia dinamicamente enquanto um vídeo é codificado. Comparado com o estado da arte, o SCC atinge uma redução de 44% no tempo de codificação com penalidade de 2.9% na taxa de compressão e acréscimo de 6% em BD-bitrate. / HEVC encoders impose several challenges in resource-/computationally-constrained embedded applications, especially under real-time throughput constraints. To make HEVC encoding feasible in such scenarios, an adaptive Computation Management Scheme (CMS) that dynamically adapts to varying compute capabilities is proposed in this work. It is assumed that the encoder is part of a larger system, which informs to the CMS its restrictions and requirements, like CPU availability and target frame rate. To effectively develop and apply such a scheme, an extensive computational effort analysis of key encoding parameters of the HEVC is carried out. For this analysis, a platform-orthogonal metric called “Arithmetic Complexity” was developed, which can be widely adopted for various computing platforms. The achieved results illustrate that the proposed CMS provides 40% cycle savings on average at the cost of small RD penalties. The adaptability and controllability analyses show that the CMS quickly adapts to different constrained scenarios, e.g., when the executing HEVC encoder requires more or less computation from the underlying platform. Compared to state of the art, the CMS achieves 44% encoding time savings while incurring a minor 2.9% increase in the bitrate and 6% increase in BD-bitrate.