Gestão e aproximação de dados em sistemas de memórias com NV-RAMs dedicados a codificadores de vídeo eficientes - Silveira, Dieison Soares (2021)
A codificação e a decodificação de vídeos digitais estão presentes na maioria das apli cações multimídia, principalmente nos sistemas embarcados atuais, atingindo bilhões de usuários principalmente com a popularização dos dispositivos móveis, como smartpho nes e tablets. Além disso, as melhorias nos serviços de streaming motivam os usuários a gerarem, transmitirem e visualizarem conteúdos em vídeos digitais de altíssima resolu ção pela Internet como 4K e 8K. Nesse sentido, sistemas de codificação de vídeo atuais vêm exigindo largura de banda com a memória cada vez maiores para codificar um único quadro do vídeo. Entre os principais módulos dos codificadores de vídeo atuais, um dos módulos que mais acessa a memória é a Estimação de Movimento (ME). A ME exige uma grande largura de banda de memória, a qual é utilizada para ler e escrever os quadros de referência na memória. Esse processo acaba gerando um elevado consumo de energia, uma vez que os acessos à memória externa são as operações que mais dissipam potên cia nos sistemas digitais atuais. Desta forma, essa tese avalia o impacto em consumo de energia e eficiência de codificação da utilização conjunta de estratégias de reuso de dados, compressão de quadros de referência, computação aproximada e memórias não-voláteis (NV-RAMs). Para estimar os resultados dessas estratégias foi desenvolvido em software e hardware um sistema eficiente de redução de energia relacionada à memória para arqui teturas de codificadores de vídeo digitais. Para isso, esse sistema utiliza uma hierarquia de memória composta por tecnologia NV-RAMs, a qual utiliza o reuso de dados Level C e power gating em bancos das memórias internas. Ainda, o sistema possui quatro níveis de configuração, permitindo o uso de computação aproximada através da redução do tama nho da área de busca e bit dropping nas amostras de referência. O bit dropping é utilizado juntamente com um eficiente compressor de quadros de referência. Os resultados gerados para quatro configurações mostram que o sistema atinge altas taxas de redução de energia, os quais variam de 88% até 95%, quando comparados a um sistema com reuso de dados Level C, sendo essas as maiores taxas de redução em consumo de energia entre todos os trabalhos estado da arte encontrados na literatura. Para atingir essas taxas de redução de energia, o sistema apresenta uma variação na eficiência de codificação de 0, 03% até 3, 3%.