PARALLEL IMPLEMENTATION OF H.264

Steven Wirsz

VIDEO DECODING CPU USAGE

MOTION ESTIMATION

INTERFACE

INTERFACE

DECODING CPU USAGE

ENCODING CPU USAGE

PARALLEL TASKS

TASKS VS SLICES

PARALLELISM

Task Level or Data Level?

1.Tasks

2.Groups of Pictures

3.B-frames

4.Slices of each image

5.Macro-Blocks / Motion Estimation

1. TASKS

PARALLEL TASKS

Task Level Decomposition

Downsides:

•CPU usage not well distributed due tounpredictable data load

•Similar to CPU pipelining: Limitednumber of tasks – can only use a limitednumber of cores

2. GROUP PARALLEL ENCODING

FRAME TYPES

GOP-Level Parallelism

Downsides:

•Large shared memory requirements

•Poor scalability: Limited number ofgroups of frames that can be decoded inparallel

•Not completely coarse-grained:  borderI-frames must be shared or redundantlyprocessed

3. Frame-Level Parallelism

Downsides:

•Earlier MPEG didn’t, but H.264 utilizesB-frames for reference. Compressionrate suffers if independently encoded

•Scalability: usually no more than 1 to 3B-frames between P-frames

4. SLICES

Slice-Level Parallelism

Downsides:

•no content from 1 slice can be used topredict information within another slice

•Must be encoded for exactly nprocessors in order to be decoded by nprocessors

•Same degradation in compression rate(64 slices increases bitrate roughly 34%)

MOTION ESTIMATION

5. Macroblock-Level Parallelism

•# of independent MBs fluctuates widely(complicated dependency rules)

•Macro blockrows/Groups of MBs: lessfluctuation, greater memory requirement

•Scalability grows with image resolution

Macroblock-Level Parallelism

Downsides:

•Entropy decoding cannot be parallelizedbecause earlier stages must becompleted first (Amdahl’s Law 1/f)

•Number of independent MBs doesn’tremain constant (pseudo-bell curve)

Decoding: Macroblock Rows

Encoding: Bit Rate Loss

Speedup: Macroblock Rows