Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/58513
Título
Implementation of a motion estimation algorithm for Intel FPGAs using OpenCL
Autor
Año del Documento
2023
Editorial
Springer
Descripción
Producción Científica
Documento Fuente
The Journal of Supercomputing, 2023.
Résumé
Motion Estimation is one of the main tasks behind any video encoder. It is a compu-
tationally costly task; therefore, it is usually delegated to specific or reconfigurable
hardware, such as FPGAs. Over the years, multiple FPGA implementations have
been developed, mainly using hardware description languages such as Verilog or
VHDL. Since programming using hardware description languages is a complex task,
it is desirable to use higher-level languages to develop FPGA applications.The aim
of this work is to evaluate OpenCL, in terms of expressiveness, as a tool for devel-
oping this kind of FPGA applications. To do so, we present and evaluate a parallel
implementation of the Block Matching Motion Estimation process using OpenCL
for Intel FPGAs, usable and tested on an Intel Stratix 10 FPGA. The implementa-
tion efficiently processes Full HD frames completely inside the FPGA. In this work,
we show the resource utilization when synthesizing the code on an Intel Stratix 10
FPGA, as well as a performance comparison with multiple CPU implementations
with varying levels of optimization and vectorization capabilities. We also compare
the proposed OpenCL implementation, in terms of resource utilization and perfor-
mance, with estimations obtained from an equivalent VHDL implementation.
Materias Unesco
1203.17 Informática
12 Matemáticas
Palabras Clave
FPGA
OpenCL
Motion estimation
Video coding
ISSN
0920-8542
Revisión por pares
SI
Patrocinador
Junta de Castilla y León - Consejería de Educación de la Proyecto PROPHET-2 (VA226P20)
Ministerio de Economía, Industria y Competitividad: (PID2019- 104834 GB-I00) and European Regional Development Fund (ERDF) program: Project PCAS (TIN2017-88614-R)
Ministerio de Ciencia e Innovación (PID2019-104184RB-I00 / AEI / 10.13039/501100011033)
Xunta de Galicia y fondos FEDER de la UE (Centro de Investigación de Galicia acreditación 2019-2022, ref. ED431G 2019/01; Consolidation Program of Competitive Reference Groups, ref. ED431C 2021/30
Ministerio de Ciencia e Innovación, Agencia Estatal de Investigación y “European Union NextGenerationEU/PRTR” : (MCIN/ AEI/10.13039/501100011033) - grant TED2021-130367B-I00
Publicación en abierto financiada por el Consorcio de Bibliotecas Universitarias de Castilla y León (BUCLE), con cargo al Programa Operativo 2014ES16RFOP009 FEDER 2014-2020 DE CASTILLA Y LEÓN, Actuación:20007-CL - Apoyo Consorcio BUCLE
Ministerio de Economía, Industria y Competitividad: (PID2019- 104834 GB-I00) and European Regional Development Fund (ERDF) program: Project PCAS (TIN2017-88614-R)
Ministerio de Ciencia e Innovación (PID2019-104184RB-I00 / AEI / 10.13039/501100011033)
Xunta de Galicia y fondos FEDER de la UE (Centro de Investigación de Galicia acreditación 2019-2022, ref. ED431G 2019/01; Consolidation Program of Competitive Reference Groups, ref. ED431C 2021/30
Ministerio de Ciencia e Innovación, Agencia Estatal de Investigación y “European Union NextGenerationEU/PRTR” : (MCIN/ AEI/10.13039/501100011033) - grant TED2021-130367B-I00
Publicación en abierto financiada por el Consorcio de Bibliotecas Universitarias de Castilla y León (BUCLE), con cargo al Programa Operativo 2014ES16RFOP009 FEDER 2014-2020 DE CASTILLA Y LEÓN, Actuación:20007-CL - Apoyo Consorcio BUCLE
Version del Editor
Propietario de los Derechos
© 2023 The Author(s)
Idioma
eng
Tipo de versión
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Derechos
openAccess
Aparece en las colecciones
Fichier(s) constituant ce document
Excepté là où spécifié autrement, la license de ce document est décrite en tant que Atribución 4.0 Internacional