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Jahresbericht informatik 2009 - KIT – Fakultät für Informatik

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Abb. 2: Hardwareprototyp<br />

Dynamisch Adaptive Low-Power Eingebettete Multimedia Systeme<br />

Institut <strong>für</strong> Technische <strong>Informatik</strong><br />

(L. Bauer, J. Henkel, M. Shafique)<br />

Die wachsende Komplexität von Multimediaanwendungen und die steigende Nachfrage<br />

nach fortschrittlichen Diensten verlangen nach hochperformanten eingebetteten<br />

Multimediasystemen. Heutzutage läuft auf komplexen eingebetteten Systemen wie PDAs<br />

und Handys eine Vielzahl von Multimediaanwendungen, <strong>für</strong> die jedoch nur begrenzte<br />

Energie- und Flächenressourcen zur Verfügung stehen. Besonders bei sich ändernden<br />

Performanz-, Flächen- und Energiebedingungen ist der Entwurf von kostengünstigen und<br />

energiebewussten Multimediasystemen eine enorme Herausforderung, die neuartige<br />

Entwurfsmethoden und eingebettete Architekturen notwendig machen.<br />

An unserem Lehrstuhl forschen wir an Konzepten <strong>für</strong> solche Multimediasysteme (bestehend<br />

aus Hard- und Software). Der H.264/AVC Video Encoder ist die<br />

Schlüsselkomponente von Multimediasystemen und liefert im Vergleich zu MPEG-2 die<br />

doppelte Kompressionsrate bei vergleichbarer visueller Qualität, jedoch bei einer ungefähr<br />

10-mal höheren Rechenkomplexität. Wir haben eine optimierte Anwendungsstruktur <strong>für</strong><br />

den H.264 Video Encoder entwickelt, die <strong>für</strong> rekonfigurierbare- und anwendungsspezifische<br />

Prozessoren vorteilhaft ist. Sie erreicht eine effizientere Hardwareauslastung und<br />

bedarfsgerechte Macroblock Interpolierung. Das führt zu einer Performanzverbesserung<br />

von 2.24x <strong>für</strong> rekonfigurierbare Prozessoren.<br />

Speziell <strong>für</strong> H.264/AVC haben wir folgende Komponenten entworfen: eine parallele<br />

hochperformante ‚Intra-Frame Prediction'-Hardware, einen nichtlinearen Ratenkontroller<br />

<strong>für</strong> mehrere Bildtypen der Bildstatistiken und bewegungsbasierte Makroblockpriorisierung<br />

verwendet, ein adaptives Reduzierungsschema <strong>für</strong> die Berechnungskomplexität und ein<br />

laufzeitadaptives vorhersagendes Energieverwaltungsschema <strong>für</strong> energiebewusste<br />

Bewegungsvorhersage.<br />

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