In this paper, we proposed MVC deco

In this paper, we proposed MVC decoder architecture based on parallel combination of Cortex-A8 processor and GPU (graphics processing unit). The basic operations are performed by the processor while the motion compensation (MC) feedback loop of the decoder is moved to GPU in order to achieve decoding efficiently. The experimental results show that compared to general implementation, the proposed parallel processing of a particular task in an embedded system can reconstruct the target images with higher quality with reduced processing time and energy saving with almost the same compression performance.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระดาษนี้ เรานำเสนอสถาปัตยกรรมถอดรหัส MVC อิงชุดแบบขนานของหน่วยประมวลผล Cortex A8 และ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) ดำเนินการพื้นฐานจะดำเนินการ โดยหน่วยประมวลผลในขณะที่ห่วงความคิดเห็นค่าตอบแทน (MC) เคลื่อนไหวของตัวถอดรหัสจะถูกย้ายไป GPU เพื่อให้สามารถถอดรหัสได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแสดงผลการทดลองที่เปรียบเทียบกับการใช้งานทั่วไป การประมวลผลแบบขนานเสนองานนั้น ๆ ในระบบฝังตัวได้บูรณะภาพเป้าหมายที่ มีคุณภาพสูงด้วยกระบวนการลดและประหยัดพลังงาน มีเกือบประสิทธิภาพการบีบอัดเดียวกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เราจะนำเสนอสถาปัตยกรรม MVC ถอดรหัสจากการรวมกันแบบขนานของหน่วยประมวลผล Cortex-A8 และ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) การดำเนินงานพื้นฐานจะดำเนินการโดยหน่วยประมวลผลในขณะที่การชดเชยการเคลื่อนไหว (MC) ห่วงความคิดเห็นของเครื่องถอดรหัสจะถูกย้ายไป GPU เพื่อให้บรรลุถอดรหัสได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าเมื่อเทียบกับการใช้งานทั่วไปประมวลผลแบบขนานเสนอของงานโดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบฝังตัวสามารถสร้างภาพเป้าหมายที่มีคุณภาพสูงที่มีเวลาในการประมวลผลที่ลดลงและการประหยัดพลังงานที่มีเกือบประสิทธิภาพการบีบอัดเดียวกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้เราเสนอสถาปัตยกรรม MVC ถอดรหัสขึ้นอยู่กับการรวมกันของ cortex-a8 GPU ( หน่วยประมวลผลแบบขนานและหน่วยประมวลผลกราฟิก ) การดำเนินงานขั้นพื้นฐานที่ดำเนินการโดยหน่วยประมวลผลในขณะที่ชดเชยการเคลื่อนไหว ( MC ) ติชมวงของตัวถอดรหัสที่ถูกย้ายไปยัง GPU ในการถอดรหัสเพื่อให้บรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการนำเสนอทั่วไป การประมวลผลแบบขนานของงานโดยเฉพาะในระบบสมองกลฝังตัวสามารถสร้างเป้าหมายภาพที่มีคุณภาพสูงขึ้นด้วยการลดเวลาในการประมวลผลและการประหยัดพลังงานด้วยการบีบอัดเกือบเดียวกัน )