Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-04-18T14:40:46Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Anderson_Martins.pdf: 8654389 bytes, checksum: f6e25bd57867fb8466bfe88dcf25afb3 (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-04-19T14:42:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao_Anderson_Martins.pdf: 8654389 bytes, checksum: f6e25bd57867fb8466bfe88dcf25afb3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-19T14:43:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao_Anderson_Martins.pdf: 8654389 bytes, checksum: f6e25bd57867fb8466bfe88dcf25afb3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-09-29 / Sem bolsa / Dados recentes mostram que há uma demanda crescente de aplicações de vídeo em dispositivos móveis, sendo este um grande desafio para pesquisas em arquiteturas de codificadores de vídeo de alto desempenho como o padrão HEVC. Em um sistema embarcado o consumo de energia e o desempenho estão diretamente ligados ao sistema de memória. No codificador de vídeo não é diferente, e no HEVC a etapa de estimação de movimento (ME) é conhecida por ser responsável pela maior parte do tempo de processamento e acesso à memória. Portanto, este trabalho apresenta uma exploração do espaço de projeto para definir configurações de memória cache eficientes em energia para o processo da ME e, propor uma hierarquia de memória cache configurável, considerando diferentes sequências de vídeo e configurações do codificador HEVC. A avaliação considerou o algoritmo TZ Search, amplamente utilizado, 23 sequências de vídeo com resoluções distintas e quatro Parâmetros de Quantização (QPs) sob 32 configurações de cache diferentes. Um simulador de cache foi desenvolvido e a ferramenta CACTI foi utilizada para obter parâmetros de tempo e energia. Assim, foi possível identificar configurações de cache ótimas para cada cenário, visto que não existe uma única configuração de memória cache que satisfaça todos os cenários ao mesmo tempo quando o objetivo é redução de energia. Considerando a configuração ótima de cache para cada cenário, o uso de cache pode levar a uma economia de largura de banda da memória externa de até 97,37%, que corresponde a uma redução de 25,48GB/s para 548,53MB/s em um caso. A redução de energia chega a 93,95%, o que corresponde, uma redução de energia de 5,02mJ para 0,30mJ, ao comparar diferentes configurações de cache. Estes resultados possibilitaram propor uma hierarquia de memória cache configurável para o processo de estimação de movimento que é capaz de atender eficientemente todos os cenários testados. Para a arquitetura configurável proposta foram encontradas economia de energia de até 78,09% quando as configurações ótimas são comparadas com o pior caso dentro da cache configurável (16KB-8). Já quando comparada com Level-C, foram alcançadas economia de energia de até 86,91%. Além disso, a economia de largura de banda alcançada ficou entre 90,21% e 96,84% com uma média de 94,97%. / Recent data show that there is a growing demand for video applications on mobile devices, which is a major challenge for research into high performance video encoder architectures such as the HEVC standard. In an embedded system, power consumption and performance are directly connected to the memory system. In the video encoder it is no different, and in the HEVC the motion estimation (ME) step is known to be responsible for most of the processing time and memory access. Therefore, this work presents an exploration of the design space to define energy-efficient cache memory configurations for the ME process and propose a configurable cache memory hierarchy considering different video sequences and HEVC encoder configurations. The evaluation considered the widely used TZ Search algorithm, 23 video sequences with distinct resolutions, and four Quantization Parameters (QPs) under 32 different cache configurations. A cache simulator was developed and the CACTI tool was used to obtain time and energy parameters. Thus, it was possible to identify optimal cache configurations for each scenario, since there is no single cache configuration that satisfies all scenarios at the same time when the goal is to reduce power. Considering the optimal cache configuration for each scenario, cache usage can lead to external memory bandwidth savings of up to 97.37%, which corresponds to a reduction of 25.48GB/s to 548.53MB/s in one case. The energy reduction comes to 93.95%, which corresponds to an energy reduction of 5.02mJ to 0.30mJ when comparing different cache configurations. These results have made it possible to propose a configurable cache memory hierarchy for motion estimation process that is capable of efficiently satisfying all scenarios tested. For the proposed configurable architecture, energy savings of up to 78.09% were found when the optimal configurations were compared to the worst case within the configurable cache (16KB-8). When compared to Level-C, energy savings of up to 86.91% were achieved. In addition, the external memory bandwidth savings achieved was between 90.21% and 96.84% with an average of 94.97%.