基于Lookahead搜索的H.266/VVC帧内多类型树结构快速决策方法

第四代视频编码标准H.266/VVC引入的诸多新技术在提高了压缩效率的同时引入了很高的编码复杂度,其帧内编码最耗时的部分之一是编码树单元(CTU)结构决策。提出了一种用于H.266/VVC帧内编码的多类型树(MT)结构快速决策方法。该方法首先利用Lookahead搜索来得到深度为2或3的编码单元的近似率失真代价,根据近似率失真代价来移除冗余的MT划分模式。重要性低的划分模式会被优先移除,重要性高的划分模式会被优先保留。实验结果表明,与H.266/VVC参考软件VTM 10.0相比,所提出的算法在节约了46.86%的帧内编码时间的情况下,仅增加了1.02%的BDBR。

32位快速乘法器的设计

高性能乘法器是现代微处理器中的重要部件,乘法器完成一次乘法操作的周期基本上决定了微处理器的主频。传统的乘法器的设计,在最终的乘积项求和时,常采用阵列相加或叠代相加的方法,不适用中小规模的微处理器的设计。该文提出的32位乘法器,采用了Booth编码、4-2压缩器、Wallace树算法以及超前进位加法器等多种算法和技术,在节约面积的同时,获得了高速度的性能。

基于修正BOOTH编码的32×32位乘法器

本文描述了一种32×32位快速并行结构乘法器,介绍了基于修正布斯编码算法的部分积产生电路,并对部分积的符号扩展进行了简化。给出了基于4∶2压缩器的华莱士树的实现方法,在最后的快速进位链中采用64位快速超前进位加法器以提高乘法器的运行速度。并用PSPICE仿真工具对其进行了功能验证和仿真。通过仿真分析比较,该32×32位乘法器的速度比传统的32位基于Wallace/Dadda的乘法器的速度快18.9%。

基于蒙特卡洛树搜索的众包概率规划

概率规划问题描述的是一个马尔科夫决策过程,其中的动作具有并行性和不确定性,从而导致概率规划问题的状态空间产生组合爆炸。过大的状态空间会降低规划器的效率,同时也会提高求解的难度。基于蒙特卡洛树搜索的众包概率规划可以将规划任务动态分配给多个规划器,由多个规划器共同对规划问题进行求解;同时使用蒙特卡洛树搜索算法构建前瞻树,通过前瞻树评估不同规划器返回的动作的质量。实验结果表明,随着时间限制放宽,该方法所求得的解的质量呈上升趋势;即使在相同条件下,该方法在求解效率和标准差上都有优势。