多媒体计算并行化策略与实现

### 多媒体计算并行化策略与实现 在当今数字化时代，多媒体数据的处理需求日益增长，无论是 CELL TV 应用还是多媒体内容分析（MMCA）领域，都面临着如何高效处理大量数据的挑战。本文将探讨 CELL TV 的并行化策略以及在 GPU 集群上实现用户透明的并行多媒体计算的相关内容。 #### CELL TV 的并行化策略 CELL TV 旨在为用户提供丰富的多媒体体验，用户可以观看任意频道的任意内容，甚至在录制所有频道的同时观看计算密集型的 YouTube HD 视频。为了实现这些功能，应用程序采用了模块化设计，由多个运行在 SPEs 上的媒体处理模块组成，例如音频/视频编解码器（MPEG - 2、H.264/AVC、AAC 等）、流解复用器和图像增强过滤器（超分辨率 [SR]、降噪等）。这些模块相互连接，构成复杂应用的单一功能。 为了使应用程序实时运行，采用了三级并行化策略：模块间/模块内并行化和 SIMD。 - **模块间并行化**：AV 应用框架负责模块间的并发。它提供资源预留和实时任务调度功能，模块的连接在 XML 文件中定义，并带有资源属性，指定模块使用处理核心的时间、使用的核心数量、I/O 所需的内存等。该框架协调 SPEs 上并发运行的模块，满足实时标准，就像 SPEs 的实时操作系统。 - **模块内并行化和 SIMD**：虽然框架管理并发并合理调度资源，但并行化计算密集型模块以实现所需性能仍存在挑战。为此创建了名为 Molatomium 的编程模型，编程分为 Mol 和 Atom 两部分。Mol 是一种协调语言，描述 Atoms 之间的并行性，其代码编译为可移植字节码，由 SPEs 中的虚拟机执行，适合以任务并行方式编写并行算法。Atom 是用 C/C++ 编写的平台原生代码，类似于 CUDA 和 OpenCL 中的内核，是 Molatomium 的并行执行单元，并通过 SIMD 指令等平台相关功能进行优化。 下面是 CELL TV 并行化策略的流程图： ```mermaid graph LR A[应用程序] --> B[模块间并行化] A --> C[模块内并行化] A --> D[SIMD] B --> E[AV 应用框架] C --> F[Molatomium] F --> G[Mol] F --> H[Atom] ``` #### 迈向 GPU 集群上的用户透明并行多媒体计算 多媒体内容分析（MMCA）领域需要高效处理大量多媒体数据，高性能计算（HPC）技术变得至关重要。然而，大多数 MMCA 研究人员并非 HPC 专家，因此需要易于使用且高效的编程模型和工具。现有的用户透明编程工具主要针对传统集群的数据并行执行，未纳入多核处理器（如 GPU）的使用。 为了解决这个问题，研究