HEVC并行处理技术介绍

h265 相比 h264 的复杂度

1. 复杂度体现
   ○ h265 帧内预测模式增多，h265 包含角度预测、DC 预测、平面模式等 35 种预测模式，远超 h264 的 17 种模式，帧内模式选择的复杂度大大增加；
   ○ h265 的区域划分方式更加多样化，提出了树形划分结构，划分的单元大小更加多种多样，出现了非对称划分，运动补偿更加复杂；
   ○ h265 增加了变换单元的概念，最大变换单元的大小由h264 中的 8x8增加到 32x32，运算量更是不可同日而语；
   ○ h265 的总体负责度可能超过以前编码器数十倍；
2. 解决方法
   ○ 多核环境下并行处理可以成倍的增加编解码速度，成为一种有效的解决方式。

视频编解码并行处理技术

1. 并行处理基本概念
   ○ 并行处理一般是指许多指令得以同时进行的处理模式，并行处理通常是将处理的过程分解成小部分，之后采用多个运算单元以并发方式加以解决；
2. 功能并行
   ○ 功能并行是指将应用程序划分成相互独立的功能模块，每个模块间可以并行的执行，也称为流水线型并行，是将各个独立的模块划分给不同的运算单元，各个模块之间通过流的方式来进行数据交换和通信，最终将各个单元串接在一起。
   ○ 比如 h265 中的解码过程中的熵解码、反量化、反变换等，这些模块相互联系和运作机制，可以重新划分组合，实现功能并行。
   ○ 充分利用了时间上的并行性来获得酵素的效果，比较适用于硬件实现。
   ○ 缺点就是容易产生载荷失衡问题，此外需要在不同运算单元间进行数据通信，需要额外的资源进行存储；此外功能并行的扩展性较差。
3. 数据并行
   ○ 数据并行是将数据信息划分为相互独立的部分，每一部分交给不同的运算单元来执行，从而实现并行处理；这种情况不同运算单元上执行的程序是相同的，处理的是相互独立的数据信息，不需要运算单元间的通信。
   ○ h265 提供了适于进行数据并行处理的结构单元，如片和 Tile，在不同的片和 Tile 中，数据信息是相互独立的，有利于将其分配给不同的运算单元来处理。
   ○ 对于比片和 Tile 小的划分单元，h265 支持波前并行处理（Wavefront Parallel Processing，WPP），这是对相互具有依赖关系的图像单元进行数据并行处理的方法。
   ○ 容易达到负载均衡、具有非常好的扩展性、易于软件实现。
   

h265 并行处理方式

1. 考虑 h265 标准特点，在解码过程中，熵解码在 Slice、Tile 以及 CTB 行的起始处都有可能进行概率模型初始化，对于不同的图像，初始化的位置都不相同；

2. 由于熵解码的依赖关系与后续解码的依赖关系不一致，如果在并行过程中不加以区分，会给整个并行解码带来很多麻烦，解码效率大大降低；

3. h265 的解码过程可以分成两个串行的功能模块，即熵解码和并行解码两部分，其中熵解码部分主要进行熵解码，而并行解码部分主要进行预测、反变换、反量化和去方块滤波等。

4. h265 并行解码模型混合了功能并行和数据并行两种方式。
   

5. h265 编码单元数据依赖关系
   ○ 针对并行处理的编码单元，必须消除数据间的依赖关系的影响；
   ○ 波前并行技术必须在满足各个数据单元 CTB 之间依赖关系的前提下进行；
   ○ h265 编码单元的数据依赖关系主要由帧内预测、真间预测、去方块滤波以及样点自适应补偿产生；
   ○ 帧内预测：当前 CTB 有可能会依赖左方、左上方、上方、右上方的 CTB 的像素信息和模式信息；
   ○ 帧间预测：当前 CTB 的运动矢量有可能需要左、左上、上、右上的 CTB 预测得到；
   ○ 去方块滤波：对当前 CTB 块进行行边界滤波的过程需要参考左 CTB 块的右侧四列像素、上 CTB 的底部四行像素；
   ○ 样点自适应补偿 SAO：SAO 的边缘补偿有 0、45、90、135 四种情况，多当前 CTB 补偿时，周围的 8 个块都有可能被参考；

h265 并行处理新技术

1. Tile
   ■ Tile 是 h265 中新增加的数据单元，它将原图像划分为一个个独立的矩形区域，各个矩形区域独立进行编码，不会进行相互参考；
   ■ Tile 的引入主要是为了并行，而非同步和纠错，改变了原有的扫描方式，Tile 中的 CTB 根据光栅扫描；
   

   ■ 一个 Slice 可能包含多个 Tile，一个 Tile 也可能包含多个 Slice，但不会出现一个 Slice 跨越 Tile 边界，也不会出现一个 Tile 跨越 Slice 边界的情况；
   ■ 当多个 Tile 位于同一个 Slice 当中时，它们可以共用同一个 Slice 头，从而节省码率；
   ■ Tile 引入的代价就是率失真性能随着 Tile 数目的增加而降低，因为 Tile 单元划分使Tile 边界附近信息的相关性被破坏了，此外 CABAC 也会在 Tile 边界进行概率模型的更新；
   

2. 波前并行处理 WPP
   ■ Tile 和 Slice 的引入都会破坏相关性，造成一定的性能下降，而 h265 引入的 WPP 技术，允许多行 CTB 可以同时进行处理，但是后一行的处理要比前一行滞后两个 CTB，这样可以不破坏正常相关性的前提下进行并行解码，保持原始性能；
   

3. 依赖片
   ■ h265 增加了依赖片这一数据单元，将一个完成的 Slice 划分为不同的区域，分别封装到不同的独立 NAL 单元中，而这些区域有可能是相互关联的，依赖片引入有利于并行处理，尤其在解码端；
   ■ 可以将一段用于波前并行处理的 CTB 行数据或一个 Tile 打包到一个当独的 NAL 单元中，这样一个单元被称为一个依赖片；

h265 并行策略

1. GOP 级并行
   ■ h265 中 GOP 级的并行是可行的，但因为 GOP 的数据量是庞大的，数据的存储频繁的读取读入都是非常耗时和资源的，此外延迟也非常大；

2. 图像级并行
   ■ 在图像级数据结构中，由于运动预测的存在，不同的图像之间会有时域上的依赖性，但这种依赖并非不可避免，一个视频序列中通常包括 IPB 三种图像，I 帧、P 帧图像都有可能被参考，但 B 帧图像可以分为等级 B 帧，同等级的 B 帧图像就可以相互独立，做到并行；
   ■ 实现方式十分受限于B 图像的数量；

3. Slice 级并行
   ■ h265 中 CABAC 在每个 Slice 的结尾都会对上下文模型进行更新，这就允许不同的 Slice 的熵编码部分并行进行；除了熵编码，不同的 Slice 数据也可以被送给不同运算单元不用考虑它们的相关性；
   ■ Slice 并行缺点明显，每幅图的 Slice 数量由编码器决定，解码端并行的数量是难以确定的；去方块滤波时候，有可能跨越 Slice 的边界，降低了并行的扩展性；造成负载失衡问题；可能造成码率成倍增加；
   

4. Tile 级并行
   ■ 熵解码和预测，不同的 Tile 数据是相互独立的，而且 CABAC 上街吗也会在每个 Tile 的结尾进行上下文模型的更新，有益于实现 Tile 并行；
   ■ 去方块滤波和样点自适应补偿有可能会跨越 Tile 边界进行，需要额外处理消除依赖性；
   ■ 缺点就是可能造成负载失衡、码率飙升的问题；

5. CTB 级并行
   ■ 采用波前并行处理技术 WPP 算法来进行 CTB 级别的并行；
   ■ 缺点就是WPP 技术无法在熵解码部分实现，只能分别进行熵解码和并行处理，此外无法保证输出码率的稳定性；
   ■ 针对缺点，提出重叠波前并行的方法，来减少并行过程中由于线程数增加和减少所带来的并行效率的下降；但该算法的前提是运动矢量足够小，否则容易导致后幅图像解码时缺少参考信息；
   ■ 从数据结构上分析，可以实现Tile 和 CTB同时并行，但缺点放大，h265 中没有提出对应的方案。
   

参考

1. T-REC-H.265-202108-I.
2. 新一代高效视频编码H.265HEVC原理、标准与实现 [万帅，杨付正 编著] 2014年版.