Bey Ahmed Khernache, Mohammed
[Author]
;
Lorient
[Contributor];
Ménard, Daniel
[Contributor];
Boukhobza, Jalil
[Contributor];
Benmoussa, Yahia
[Contributor]
Performance and energy efficiency of new generation video decoding standards on low power consumption-based multi-cores architectures ; « Performance et efficacité énergétique du décodage des standards vidéo de nouvelle génération sur les architectures multi-cœurs basse consommation
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Media type:
Electronic Thesis;
E-Book;
Text
Title:
Performance and energy efficiency of new generation video decoding standards on low power consumption-based multi-cores architectures ; « Performance et efficacité énergétique du décodage des standards vidéo de nouvelle génération sur les architectures multi-cœurs basse consommation
Contributor:
Bey Ahmed Khernache, Mohammed
[Author]
Footnote:
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Description:
Les exigences des applications vidéo en ressources de calcul ne cessent d’évoluer. Cette évolution a induit une grande pression sur l’autonomie des batteries des plateformes mobiles. De ce fait, des composantes matérielles (HW) dédiées au décodage vidéo sont intégrées au sein des systèmes-sur-puce (SoC) afin d'optimiser sa consommation énergétique. Cependant, d'une part, ces décodeurs ne sont pas flexibles et prennent du temps pour être commercialisés. D'autre part, les processeurs généralistes (GPPs) multi-cœurs hétérogènes sont suffisamment puissants pour faire le décodage vidéo logiciel (SW) en temps réel et sont flexibles. En revanche, ces derniers consomment une grande quantité d'énergie. Dans ce contexte, il nous semble intéressant d'explorer comment optimiser le décodage SW sur les GPPs afin de se rapprocher le plus possible de l'efficacité énergétique du décodage HW. Le projet de thèse consiste à proposer des stratégies d’optimisation de la consommation énergétique du décodage vidéo sur les plateformes mobiles hétérogènes. La thèse s’intègre dans le cadre du projet FUI-23 EFIGI. La première phase de la thèse est la caractérisation de la performance et de la consommation énergétique du décodage vidéo mis en œuvre en HW et en SW. Pour cela, nous avons proposé une méthodologie basée sur la mesure. Elle intervient à deux niveaux : (i) système d’exploitation, et (ii) applicatif. La méthodologie consiste à étudier l’impact des paramètres, capturés à ces deux niveaux, sur la performance et la consommation énergétique des décodages vidéo HW et SW. La deuxième phase de la thèse est l’optimisation de la consommation énergétique du décodage SW. La solution proposée est décomposée en trois phases : (1) modélisation de la complexité de trames, (2) classification en assignant les trames à des cœurs performants ou moins performants selon leur complexité, et (3) mise à jour de la fréquence du GPP. ; The computational demands of video applications are constantly evolving. This evolution has puta great pressure on the ...