RDE-AGMO: seleção automática de pontos de controle eficientes para codificadores HEVC utilizando algoritmos genéticos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Machado, ítalo Dombrowski
Orientador(a): Zatt, Bruno
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pelotas
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação
Departamento: Centro de Desenvolvimento Tecnológico
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/6087
Resumo: Devido ao alto consumo energético do processo de codificação de vídeo dos codificadores HEVC e ao fato de que estes deverão ser executados em bilhões de dispositivos móveis que possuem reservas de energia limitadas, é de extremo interesse reduzir o consumo energético destes softwares. Para isto, foram propostos controladores de energia que gerenciam o consumo energético de codificadores HEVC através da seleção dinâmica de diferentes Pontos de Controle (PCs). Apesar da tarefa de avaliar e selecionar este conjunto de PCs ser uma complexa otimização multiobjetivo e crucial para a eficiência do controle, as metodologias aplicadas para realizar esta análise utilizam técnicas de seleção que possuem aspectos que podem ser melhorados. Pois as atuais metodologias de análise de sensibilidade necessitam que um especialista crie e selecione manualmente os PCs, o que impossibilita a avaliação de um conjunto aceitável de configurações e que o desenvolvedor escolha com precisão a heterogeneidade no consumo de seus PCs. Desta forma, esta dissertação apresenta o RDE-AGMO do inglês Rate-Distortion-Energy, um algoritmo genético multiobjetivo (AGMO) capaz de selecionar configurações eficientes e com consumos energéticos específicos para codificadores de vídeo. O RDE-AGMO é capaz de realizar o processo de análise de sensibilidade de forma mais veloz, autônoma e abrangente do que as metodologias atualmente utilizadas enquanto proporciona benefícios ao comportamento do controlador. Além disto, devido a generalidade do algoritmo, este pode ser aplicado a qualquer codificador e variável de controle (energia, tempo, complexidade aritmética) sem precisar de grandes modificações. Ao observarmos o impacto da utilização do RDE-AGMO no desenvolvimento de um controlador foi possível notar que houve uma melhora na distribuição energética da sua tabela de PCs, com o erro médio quadrático das configurações diminuindo de 41% para 16%. Esta melhor distribuição no consumo dos PCs consequentemente aumentou a faixa de controle possível de um máximo de 30% de redução energética para 70%. Ademais, o BD-BR médio causado pelo controle energético caiu de 4,07% para 3,45% em troca de um acréscimo no erro do consumo obtido em relação ao desejado de apenas 2,45%.
id UFPL_a489ee3c8c694d439e9a51c6134762d5
oai_identifier_str oai:guaiaca.ufpel.edu.br:prefix/6087
network_acronym_str UFPL
network_name_str Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca
repository_id_str
spelling 2020-06-29T12:49:10Z2020-06-29T12:49:10Z2020-03-02MACHADO, Italo Dombrowski. RDE-AGMO: Seleção Automática de Pontos de Controle Eficientes para Codificadores HEVC Utilizando Algoritmos Genéticos. 2020. 97 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2020.http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/6087Devido ao alto consumo energético do processo de codificação de vídeo dos codificadores HEVC e ao fato de que estes deverão ser executados em bilhões de dispositivos móveis que possuem reservas de energia limitadas, é de extremo interesse reduzir o consumo energético destes softwares. Para isto, foram propostos controladores de energia que gerenciam o consumo energético de codificadores HEVC através da seleção dinâmica de diferentes Pontos de Controle (PCs). Apesar da tarefa de avaliar e selecionar este conjunto de PCs ser uma complexa otimização multiobjetivo e crucial para a eficiência do controle, as metodologias aplicadas para realizar esta análise utilizam técnicas de seleção que possuem aspectos que podem ser melhorados. Pois as atuais metodologias de análise de sensibilidade necessitam que um especialista crie e selecione manualmente os PCs, o que impossibilita a avaliação de um conjunto aceitável de configurações e que o desenvolvedor escolha com precisão a heterogeneidade no consumo de seus PCs. Desta forma, esta dissertação apresenta o RDE-AGMO do inglês Rate-Distortion-Energy, um algoritmo genético multiobjetivo (AGMO) capaz de selecionar configurações eficientes e com consumos energéticos específicos para codificadores de vídeo. O RDE-AGMO é capaz de realizar o processo de análise de sensibilidade de forma mais veloz, autônoma e abrangente do que as metodologias atualmente utilizadas enquanto proporciona benefícios ao comportamento do controlador. Além disto, devido a generalidade do algoritmo, este pode ser aplicado a qualquer codificador e variável de controle (energia, tempo, complexidade aritmética) sem precisar de grandes modificações. Ao observarmos o impacto da utilização do RDE-AGMO no desenvolvimento de um controlador foi possível notar que houve uma melhora na distribuição energética da sua tabela de PCs, com o erro médio quadrático das configurações diminuindo de 41% para 16%. Esta melhor distribuição no consumo dos PCs consequentemente aumentou a faixa de controle possível de um máximo de 30% de redução energética para 70%. Ademais, o BD-BR médio causado pelo controle energético caiu de 4,07% para 3,45% em troca de um acréscimo no erro do consumo obtido em relação ao desejado de apenas 2,45%.Due to the high energy consumption of the video encoding process of HEVC encoders and the fact that they must be executed on billions of mobile devices that have limited energy reserves, it is of extreme interest to reduce the energy consumption of these applications. Aiming to achieve reduction, energy controllers that manage the energy consumption of HEVC encoders have been proposed. Thereunto, these controls have a set of configurations called Control Points (PCs) that are dynamically selected to reduce or increase their consumption when necessary. This set of PCs is extremely important for the performance of the controller and is assembled through the sensitivity analysis process. Despite this being a complex task of multiobjective optimization and crucial for the efficiency of the controller, the methods applied to carry out this technical selection analysis presents aspects that can be improved. Since the current sensitivity analysis methodologies require an expert to manually create and select PCs, it is impossible to evaluate an acceptable set of configurations and for the developer to accurately choose the consumption heterogeneity of their PCs. Therefore, this dissertation presents the RDE-AGMO Rate-Distortion-Energy Multiobjective Genetic Algorithm, a multiobjective genetic algorithm (MOGA) capable of selecting efficient configurations with specific energy consumptions for video encoders. The RDEAGMO is able to carry out the sensitivity analysis process in a faster, autonomous and comprehensive way than the currently used methodologies while providing benefits to the controller’s behavior. Furthermore, due to the generality of the algorithm, it can be applied to any coder and controller variable (energy, time, arithmetic complexity) without requiring major modifications. When observing the impact of the RDE-AGMO applicated in the development of a controller, it was possible to notice that there was an improvement in the energy distribution of its PC table, with the mean square error of the configurations decreasing from 41% to 16%. This better distribution in the consumption of PCs consequently increased the possible control range from a maximum of 30% of energy reduction to 70%. Additionally, the average BD-BR caused by the energy controller decreased from 4.07% to 3.45% in exchange for an increase in the consumption error obtained in relation to the desired of only 2.45%.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESporUniversidade Federal de PelotasPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoUFPelBrasilCentro de Desenvolvimento TecnológicoCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOComputaçãoHEVCAGMOProblema de otimizaçãoControle de energiaOptmization problemEnergy controlRDE-AGMO: seleção automática de pontos de controle eficientes para codificadores HEVC utilizando algoritmos genéticosRDE-AGMO: Automatic Selections of Efficient Control Points for Video encoders Utilizing Multiobjective Genetic Algorithmsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://lattes.cnpq.br/4419120851329555http://lattes.cnpq.br/8251926321102019Porto, Marcelo Schiavonhttp://lattes.cnpq.br/5741927083446578Palomino, Daniel Munari Vilchezhttp://lattes.cnpq.br/3163503973303585Zatt, BrunoMachado, ítalo Dombrowskiinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPel - Guaiacainstname:Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)instacron:UFPELTEXTDissertacao_Italo_Machado.pdf.txtDissertacao_Italo_Machado.pdf.txtExtracted texttext/plain168744http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/6/Dissertacao_Italo_Machado.pdf.txte7ea053ef3de26ecd6456868ae7428a0MD56open accessTHUMBNAILDissertacao_Italo_Machado.pdf.jpgDissertacao_Italo_Machado.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1248http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/7/Dissertacao_Italo_Machado.pdf.jpg2e8eed44e996815786b11b23ed9a84aaMD57open accessORIGINALDissertacao_Italo_Machado.pdfDissertacao_Italo_Machado.pdfapplication/pdf2901971http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/1/Dissertacao_Italo_Machado.pdf7f34b5c1d02f1e49e75d68d403e3456aMD51open accessCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52open accesslicense_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53open accesslicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/5/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD55open accessprefix/60872025-07-17 14:58:34.672open accessoai:guaiaca.ufpel.edu.br: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ório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufpel.edu.br/oai/requestrippel@ufpel.edu.br || repositorio@ufpel.edu.br || aline.batista@ufpel.edu.bropendoar:2025-07-17T17:58:34Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca - Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv RDE-AGMO: seleção automática de pontos de controle eficientes para codificadores HEVC utilizando algoritmos genéticos
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv RDE-AGMO: Automatic Selections of Efficient Control Points for Video encoders Utilizing Multiobjective Genetic Algorithms
title RDE-AGMO: seleção automática de pontos de controle eficientes para codificadores HEVC utilizando algoritmos genéticos
spellingShingle RDE-AGMO: seleção automática de pontos de controle eficientes para codificadores HEVC utilizando algoritmos genéticos
Machado, ítalo Dombrowski
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Computação
HEVC
AGMO
Problema de otimização
Controle de energia
Optmization problem
Energy control
title_short RDE-AGMO: seleção automática de pontos de controle eficientes para codificadores HEVC utilizando algoritmos genéticos
title_full RDE-AGMO: seleção automática de pontos de controle eficientes para codificadores HEVC utilizando algoritmos genéticos
title_fullStr RDE-AGMO: seleção automática de pontos de controle eficientes para codificadores HEVC utilizando algoritmos genéticos
title_full_unstemmed RDE-AGMO: seleção automática de pontos de controle eficientes para codificadores HEVC utilizando algoritmos genéticos
title_sort RDE-AGMO: seleção automática de pontos de controle eficientes para codificadores HEVC utilizando algoritmos genéticos
author Machado, ítalo Dombrowski
author_facet Machado, ítalo Dombrowski
author_role author
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/4419120851329555
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8251926321102019
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Porto, Marcelo Schiavon
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5741927083446578
dc.contributor.advisor-co2.fl_str_mv Palomino, Daniel Munari Vilchez
dc.contributor.advisor-co2Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/3163503973303585
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Zatt, Bruno
dc.contributor.author.fl_str_mv Machado, ítalo Dombrowski
contributor_str_mv Porto, Marcelo Schiavon
Palomino, Daniel Munari Vilchez
Zatt, Bruno
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
topic CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Computação
HEVC
AGMO
Problema de otimização
Controle de energia
Optmization problem
Energy control
dc.subject.por.fl_str_mv Computação
HEVC
AGMO
Problema de otimização
Controle de energia
Optmization problem
Energy control
description Devido ao alto consumo energético do processo de codificação de vídeo dos codificadores HEVC e ao fato de que estes deverão ser executados em bilhões de dispositivos móveis que possuem reservas de energia limitadas, é de extremo interesse reduzir o consumo energético destes softwares. Para isto, foram propostos controladores de energia que gerenciam o consumo energético de codificadores HEVC através da seleção dinâmica de diferentes Pontos de Controle (PCs). Apesar da tarefa de avaliar e selecionar este conjunto de PCs ser uma complexa otimização multiobjetivo e crucial para a eficiência do controle, as metodologias aplicadas para realizar esta análise utilizam técnicas de seleção que possuem aspectos que podem ser melhorados. Pois as atuais metodologias de análise de sensibilidade necessitam que um especialista crie e selecione manualmente os PCs, o que impossibilita a avaliação de um conjunto aceitável de configurações e que o desenvolvedor escolha com precisão a heterogeneidade no consumo de seus PCs. Desta forma, esta dissertação apresenta o RDE-AGMO do inglês Rate-Distortion-Energy, um algoritmo genético multiobjetivo (AGMO) capaz de selecionar configurações eficientes e com consumos energéticos específicos para codificadores de vídeo. O RDE-AGMO é capaz de realizar o processo de análise de sensibilidade de forma mais veloz, autônoma e abrangente do que as metodologias atualmente utilizadas enquanto proporciona benefícios ao comportamento do controlador. Além disto, devido a generalidade do algoritmo, este pode ser aplicado a qualquer codificador e variável de controle (energia, tempo, complexidade aritmética) sem precisar de grandes modificações. Ao observarmos o impacto da utilização do RDE-AGMO no desenvolvimento de um controlador foi possível notar que houve uma melhora na distribuição energética da sua tabela de PCs, com o erro médio quadrático das configurações diminuindo de 41% para 16%. Esta melhor distribuição no consumo dos PCs consequentemente aumentou a faixa de controle possível de um máximo de 30% de redução energética para 70%. Ademais, o BD-BR médio causado pelo controle energético caiu de 4,07% para 3,45% em troca de um acréscimo no erro do consumo obtido em relação ao desejado de apenas 2,45%.
publishDate 2020
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2020-06-29T12:49:10Z
dc.date.available.fl_str_mv 2020-06-29T12:49:10Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2020-03-02
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv MACHADO, Italo Dombrowski. RDE-AGMO: Seleção Automática de Pontos de Controle Eficientes para Codificadores HEVC Utilizando Algoritmos Genéticos. 2020. 97 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2020.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/6087
identifier_str_mv MACHADO, Italo Dombrowski. RDE-AGMO: Seleção Automática de Pontos de Controle Eficientes para Codificadores HEVC Utilizando Algoritmos Genéticos. 2020. 97 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2020.
url http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/6087
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pelotas
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Computação
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFPel
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Centro de Desenvolvimento Tecnológico
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pelotas
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca
instname:Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)
instacron:UFPEL
instname_str Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)
instacron_str UFPEL
institution UFPEL
reponame_str Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca
collection Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca
bitstream.url.fl_str_mv http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/6/Dissertacao_Italo_Machado.pdf.txt
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/7/Dissertacao_Italo_Machado.pdf.jpg
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/1/Dissertacao_Italo_Machado.pdf
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/2/license_url
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/3/license_text
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/4/license_rdf
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/6087/5/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv e7ea053ef3de26ecd6456868ae7428a0
2e8eed44e996815786b11b23ed9a84aa
7f34b5c1d02f1e49e75d68d403e3456a
4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2f
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9b
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca - Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)
repository.mail.fl_str_mv rippel@ufpel.edu.br || repositorio@ufpel.edu.br || aline.batista@ufpel.edu.br
_version_ 1856426194589712384