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Cost and Coding Efficient Motion Estimation Design Considerations for High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard
This paper focuses on motion estimation engine design in future high-efficiency video coding (HEVC) encoders. First, a methodology is explained to analyze hardware implementation cost in terms of hardware area, memory size and memory bandwidth for various possible motion estimation engine designs. For 11 different configurations, hardware cost as well as the coding efficiency are quantified and are compared through a graphical analysis to make design decisions. It has been shown that using smaller block sizes (e.g. 4 × 4) imposes significantly larger hardware requirements at the expense of modest improvements in coding efficiency. Secondly, based on the analysis on various configurations, one configuration is chosen and algorithm improvements are presented to further reduce hardware implementation cost of the selected configuration. Overall, the proposed changes provide 56 × on-chip bandwidth, 151 × off-chip bandwidth, 4.3 × core area and 4.5 × on-chip memory area savings when compared to the hardware implementation of the HM-3.0 design.Texas Instruments Incorporate
Entrega de conteúdos multimédia em over-the-top: caso de estudo das gravações automáticas
Doutoramento em Engenharia EletrotécnicaOver-The-Top (OTT) multimedia delivery is a very appealing approach for providing
ubiquitous,
exible, and globally accessible services capable of low-cost
and unrestrained device targeting. In spite of its appeal, the underlying delivery
architecture must be carefully planned and optimized to maintain a high Qualityof-
Experience (QoE) and rational resource usage, especially when migrating from
services running on managed networks with established quality guarantees. To address
the lack of holistic research works on OTT multimedia delivery systems, this
Thesis focuses on an end-to-end optimization challenge, considering a migration
use-case of a popular Catch-up TV service from managed IP Television (IPTV)
networks to OTT. A global study is conducted on the importance of Catch-up
TV and its impact in today's society, demonstrating the growing popularity of
this time-shift service, its relevance in the multimedia landscape, and tness as
an OTT migration use-case. Catch-up TV consumption logs are obtained from
a Pay-TV operator's live production IPTV service containing over 1 million subscribers
to characterize demand and extract insights from service utilization at a
scale and scope not yet addressed in the literature. This characterization is used
to build demand forecasting models relying on machine learning techniques to enable
static and dynamic optimization of OTT multimedia delivery solutions, which
are able to produce accurate bandwidth and storage requirements' forecasts, and
may be used to achieve considerable power and cost savings whilst maintaining a
high QoE. A novel caching algorithm, Most Popularly Used (MPU), is proposed,
implemented, and shown to outperform established caching algorithms in both
simulation and experimental scenarios. The need for accurate QoE measurements
in OTT scenarios supporting HTTP Adaptive Streaming (HAS) motivates the creation
of a new QoE model capable of taking into account the impact of key HAS
aspects. By addressing the complete content delivery pipeline in the envisioned
content-aware OTT Content Delivery Network (CDN), this Thesis demonstrates
that signi cant improvements are possible in next-generation multimedia delivery
solutions.A entrega de conteúdos multimédia em Over-The-Top (OTT) e uma proposta
atractiva para fornecer um serviço flexível e globalmente acessível, capaz de alcançar qualquer dispositivo, com uma promessa de baixos custos. Apesar das suas vantagens, e necessario um planeamento arquitectural detalhado e optimizado para manter níveis elevados de Qualidade de Experiência (QoE), em particular aquando da migração dos serviços suportados em redes geridas com garantias de qualidade pré-estabelecidas. Para colmatar a falta de trabalhos de investigação na área de sistemas de entrega de conteúdos multimédia em OTT, esta Tese foca-se na optimização destas soluções como um todo, partindo do caso de uso de migração de um serviço popular de Gravações Automáticas suportado em redes de Televisão sobre IP (IPTV) geridas, para um cenário de entrega em OTT. Um estudo global para aferir a importância das Gravações Automáticas revela a sua relevância no panorama de serviços multimédia e a sua adequação enquanto caso de uso de
migração para cenários OTT. São obtidos registos de consumos de um serviço
de produção de Gravações Automáticas, representando mais de 1 milhão de assinantes,
para caracterizar e extrair informação de consumos numa escala e âmbito
não contemplados ate a data na literatura. Esta caracterização e utilizada para
construir modelos de previsão de carga, tirando partido de sistemas de machine
learning, que permitem optimizações estáticas e dinâmicas dos sistemas de entrega
de conteúdos em OTT através de previsões das necessidades de largura de banda e
armazenamento, potenciando ganhos significativos em consumo energético e custos.
Um novo mecanismo de caching, Most Popularly Used (MPU), demonstra um
desempenho superior as soluções de referencia, quer em cenários de simulação quer
experimentais. A necessidade de medição exacta da QoE em streaming adaptativo
HTTP motiva a criaçao de um modelo capaz de endereçar aspectos específicos
destas tecnologias adaptativas. Ao endereçar a cadeia completa de entrega através
de uma arquitectura consciente dos seus conteúdos, esta Tese demonstra que são
possíveis melhorias de desempenho muito significativas nas redes de entregas de
conteúdos em OTT de próxima geração