（信号与信息处理专业论文）视频编解码芯片中的可重用性设计研究.pdf

摘要 在对功能相同的 芯片进行评价时， 面积同 频率和功耗一样， 是一个非常重要的指标。 在芯片的商 业应用中， 而积决定了芯片的 价格， 更是芯片生命力的决定因素。 在a s i c结构设计中， 通过减少功 能单元 ( 例如加法器和乘法器) 的数目使得集成电路的面积最小是很重要的。 基于运算部件和结构的 可重用设计技术用于分析和提取模块和系统算法中运算部件和结构的相似性和相容性， 使得单个功能 单元 ( 例如流水线加法器) 能够分时复用于多个算法。 通过在一个功能单 元上执行多个运算， 功能单 元的数目 减少， 使得集成电 路能够以 较小的面积来实现。 本文分析了 基于运算部件和结构的可重用设 计技术的 方法和流程，并分析了 运用可重用设计所需达到的速度要求。 随着集成电路工艺的发展， i c 规模越来 越大， 复杂度越来越高; 同时， 竞争的加剧要求对市场具 有快速的反应能力， 缩短产品开发周期。 但设计能力的提高却滞后于 半导体工艺的发展。 为解决这一 矛盾，必须提高设计人员的设计能力。 其中，i p 的重用是解决问 题的关键。 本文从i p 标准制定、i p 开发策略、 i p 模块的 设计、 i t 库的开发组织、 系统设计等多方面对基于i p 模块的 可重用设计技术进行 了分析研究。 本文以变换模块和帧内预测模块的实现为例分析了各种可重用性设计技术在视频编解码芯片中 的应用。 变换是视频编解码系统中运算量最大的部分之一， 对时序的要求也很高， 但其算法规整， 运算部 件的相容度很高， 有些标准之间变换的定义相似， 可以考虑各个层次上的可重用性设计。 本文用基于 结 构的 可 重 用 设 计 方 法实 现了h .2 6 4 中 i l 种 整 数 变 换的 可 重 用结 构 和h .2 6 4 h ig h p r o f il e 中 的 多 r 度 变 换的 可重用结构; 用基于运算部件的可重用设计分别实现了 二维i d c t 和二维ii c t ( 整数余弦反变换) 的基于蝶型和基于分组矩阵相乘的结构，并分析了可重用的_维h ) c t / h c t i p核的实现。 帧内 预测分为编码实现和解码实现， 两种实现对模式并行度的要求不同， 需要采用不同的 可重用 设计方法。 本文以a v s 帧内 预测的实现为例分析了 基于运算部件的可重用设计在解码器 ( d e c o d e r ) 中的 应用，以h . 2 6 4帧内 预测的 实现为 例分析了 基于结构的可重用设计在编码器 ( e n c o d e r )中的应 用 。 关健词: 可重用设计、 运算部件可重用、结构可重用、 i p核可重用、变换、帧内 预测、 a s i c 、 视频 编解码芯片 abs tract wh e n w e a p p r a i s e c h i p s o f t h e s a m e f u n c t i o n , a r e a w i l l b e a v e ry i m p o r t a n t i n d e x s i g n , j u s t l i k e f r e q u e n c y a n d p o w e r c o n s u m p t i o n . t o a c o m m e r c i a l c h i p , a re a i s a c r u c i a l f a c t o r , b e c a u s e t h e p r i c e o f c h i p i s d e c i d e d b y i t . i n a s i c a r c h i t e c t u r e d e s i g n , i t i s i m p o r t a n t t o d e c r e a s e c h i p s a r e a b y d e c r e a s e th e f u n c t i o n u n i t ( a d d e r , m u l t i p li e r , e t c . ) . t h e re u s a b l e t e c h n o l o g y b y f u n c t i o n u n i t a n d a r c h i t e c t u r e i s u s e d t o a n a l y z e t h e s i m i l a ri t y o f f u n c t i o n u n i t s a n d a r c h i t e c t u r e s i n m o d u l e s a n d s y s t e m s . b y a n a l y z i n g t h e s i m i l a r i t y , w e c a n i m p l e m e n t m a n y o p e r a t i o n s o n o n e f u n c t i o n u n i t . b y t h i s , w e c a n i m p l e m e n t o u r c h i p i n s m a ll c h i p a r e a . t h e a r t i c l e a n a l y z e s t h e r e u s a b l e t e c h n o l o g y s m e t h o d o l o g y a n d d e s i g n fl o w . a t t h e s a m e t i m e , w e a n a l y z e d t h e s p e e d re q u i r e m e n t . i c s i z e i s b e c o m i n g b i g g e r a n d m o r e c o m p l e x w i t h a s i c t e c h n o l o g y s i m p r o v e m e n t . a t t h e s a m e t i m e , t h e d r a s t i c c o m p e t i t i o n i n m a r k e t m a k e s i t n e s s i s a ry t o b r i n g c h i p s e a r li e r . a s a r e s u l t , w e m u s t i m p ro v e o u r d e s i g n a b i li t y . i p re u s e i s t h e k e y t o s o l v e t h i s p r o b l e m . t h i s a r t i c l e a n a l y z e s t h e re u s a b l e t e c h n o lo g y b y i p t h r o u g h i p s t a n d a r d , i p d e v e l o p s t r a t e g y , i p m o d u l e d e s i g n , i p li b r a ry d e v e l o p m e n t a n d s y s t e m d e s i g n , e t c . t h i s a r t i c l e a n a l y z e s t h e r e u s a b l e t e c h n o l o g y s i m p l e m e n t i n v i d e o c o d e c c h i p s b y a n a l y z i n g t h e r e u s a b l e i m p l e m e n t o f t r a n s f o r m u i n t a n d i n t r a p n uni t t r a n s f o r m i s a u n i t w i t h a g r e a t d e a l o f o p e r a t i o n s a n d i t h a s a h i g h re q u i re m e n t o f s p e e d . i t s o p e r a t i o n i s o r d e r l y a n d t h e o p e r a t i o n s a r e s i m i l a r l y , s o m e s t a n d a r d s a r e c o n f o r m a b l e , s o w e c a n u s e t h e r e u s a b l e t e c h n o l o g y t o i m p l e m e n t t h e m . we i m p l e m e n t 3 i n t e g e r t r a n s f o r m s i n h . 2 6 4 w i t h o n e r e u s a b l e a r c h i t e c t u r e , a n d 2 i n t e g e r t r a n s f o r m s , w h i c h b l o c k a re n o t t h e s a m e i n s i z e , i n h . 2 6 4 h i g h p ro f il e w i t h o n e r e u s a b l e a r c h i t e c t u r e , a n d i m p l e m e n t 2 - d i d c t a n d i i c t w i t h t w o a r c h i t e c t u re . we a l s o a y a h z e t h e it c o r e d e s i g n , wh i c h c a n u s e d i n i dct a n d ii ct i n t r a p r e d i c ti o n i s u s e d i n d e c o d e r a n d e n c o d e r . b u t t h e t w o i m p l e m e n t h a v a d i ff e re n t r e q u i re m e n t a n d s h o u l d b e i m p l e m e n t e d w i t h d i f f e re n t m e t h o d . we i m p l e m e n t i n t r a p re d i c t i o n i n a v s d e c o d e r b y t h e r e u s a b l e t e c h n o l o g y b y f u n c t i o n u n i t a n d i n t r a p r e d i c t i o n i n h .2 6 4 e n c o d e r b y t h e r e u s a b l e t e c h n o l o g y b y a r c h i t e c t u r e - u 第一章:绪论 1 . 1 a s i c设计流程和相关技术 1 . 1 . 1 a s i c设计流程 a s i c设 计流程如图1 - 1 所示to ， 可 分为以下 儿个步 骤: 行为级描述在完成系统性能分析与功能划分的基础上， 对于各个电 路功能模块，用h d l语 言 ( v e r i lo g h d l 1 v h d l ) 完成行为 级 ( b e h a v i o r l e v e l ) 描 述。 行为级优化与r t l 级转化一一 进行行为级算法优化与功能 仿真， 同时完成向寄 存器传输级( r t l : r e g i s te r t r a n s p o r t l e v e l ) 描述的 转化。 进行 这一步转 化工作的 原因 在于现 有的e d a工 具只能 接受r t l 级描述的h d l 文件进行自 动逻辑综合。 s y n o p s y s 提供的b e h a v i o r c o m p i l e r 就是专门 完成这一_ l _ 作 的工具。 逻 辑综合与 逻辑 优化 ( l o g ic s y n th e s i s 由于h d l 本身的特点， 许多面向仿真的语句虽符合语法规则却不能综合， 还有一些描述硬件难以实现所以综合 1 - 具也不支持，这些语句在设计中必须加以避免。为了使综合出的设计最完美，- 1 , 写h d l语言 ( 包 括v e r il o g 和v h d l ) 时 必 须 符 合一 定 的 规 则 。 在d a v i d c h in n e ry 等 人 的 文 献12 113 1f4 115 116 112 118 119 ) 里 面 讨 论 过 一 些h d l 语 言 的 可 综 合 问 题 ， i e e e 也 有 专 门 的 小 组v h d l s y n t h e s i s w o r k i n g g r o u p 0 , v h d l s y n th e s i s i n te r o p e r a b i li ty w o r k i n g g r o u p 1 1 和v e r i lo g s y n th e s is s u b s e t w o r k in g g r o u p n 2 负 责 制 定 可 综 合的h d l语言的 标准， 这些标准主要针对代码的 可综合性， 综合结果的正确性和综合结果最优化等 三个不同方面 代码的 可综合性 可综 合的v e r i lo g h d l 语句是v e r i lo g h d l 标准( i e e e 1 3 6 4 ) 的 子 集， 并且因 所用一 具不同 而异， 在设计中不能 采用不可综合的语句 ( 测试代码除外) 。 代码的可综合性可分为数据类型的 可综合性、 运算符的可综合性、 赋值语句的可综合性、 基本门 级元件的可综合性、 组合逻辑和时序逻辑的可综合性、 行为语句的可综合性、 参数定义与宏定义语句 的可综合性和函数和任务的可综合性等。卜 面举例分析组合逻辑和时序逻辑的可综合性: 用a s s i g n 语句 对w i r e 型 变量 进行赋值， 综 合后的 结 果是组合逻 辑电 路。 用a l w a y s ( 电 平敏感变 量表 ) ， 即电 平敏感的a l w a y s 块描述的电 路综合后的 结 果是组 合逻辑电 路 或电 平 敏 感的 锁 存 器， 此 时， a lw a y s 块内 赋 值 语句 左边的 变 量是r e g 或i n te g e r 型， 块中 要 避 免 组 合反 馈回路， 每次 执行a l w a y s 块时， 在生 成组 合逻辑的a lw a y s 块中 被赋 值的 所有信号必须都 在敏感电 平 列表中 列出， 否则在综合时将会为没有列出的信号隐含的 产生一个透明的锁存器， 这时综合后的电 路 已不是纯组合电路了。 用a l w a y s ( p o s e d g e c l o c k ) 或a l w a y s ( n e g e d g e c lo c k ) 块描述的电 路综 合为同 步时序逻辑电 路， 设 计 同 步 时 序 逻 辑 电 路 的 关 键 是 建 立 描 述 该 电 路 状 态 转 移 的 可 综 合 的 有 限 状 态 机 模 型 ， 在v e r i lo g h d l 语言中 最常 用的 描 述同 步时 序状态 机的结 构是a lw a y s 和块内 的c a s e , i f 语句， 除了 紧 跟在a l w a y s 后 的 (p o s e d g e c lo c k ) , ( n e g e d g e c lo c k ) 外， a l w a y s 块中不 允许有其他的 ( e v e n t) 语句，口 前 大多 数综 合 工具 不能 综合v e r i lo g h d l 描述的 异步状 态机， 所以， 用v e r i l o g h d l 设计的 时 序电 路应该 是同 步 时序电路，如果一定要设计异步状态机，应该用电原理图输入方法。 综合结果的正确性 确保了可综合性的代码虽然可以 保证综合工具可以识别， 并不表示综合出来的结果就是对的。 在 r t l 级仿真正确的设计， 并不一定能 综合产生正确的门 级网表， 对于过去习惯于使用原理图 来设计的 工程师，刚开始使用h d l时， 往往会发现综合器最终产生的电 路与自 己 所需的并不相符， 综合前与 综合后的仿真结果不一样 ( mi s m a t c h ) ，由于综合器产生的门级网 表并不如原理图或r 丁 l级h d l直 观，调试也不方便，对于一个设计者来说，只有充分理解综合器的综合方法，才可以说真正理解了 h d l 语言本身， 才能 做高效正确的r t l 级h d l 设计。 下面以 避免“ 竞争” 情况的产生为例， 说明可 能产生综合前后仿真结果不一样的原因， 也可以 说是设计r t l级h d l中需要注意的问 题及其解决方 法。 一个含有“ 竞争” 状况的模块是指它产生的结果与仿真器执行某些事件的次序有关， 而这些次序 是没有定义的。即如果儿个事件发生在同一时刻， 仿真器执行却不可能是同时进行的， 所以 仿真结果 有可能依赖于这几个事件的执行次序，但在语法上，该次序并没有定义。 初学者很容易 犯这种错， 而调试也很难， 因为在某些情况下或使用某些仿真器时， 行为级的仿真也许 是对的， 而使用另外的仿真器或改 变一些其它条件， 仿真却不对， 这样故障的定位很难。 下面是一个简单的例子: a l w a y s ( p o s e d g e e l k ) b e g i n : b l o c k l 3 a=a +1 ; e n d a l w a y s 中 o s e d g e c lk ) b e g i n :b l o c k 2 c= a ; e n d 在这个例子中， c 的值取决于仿真时b l o c k . 和b l o c k 2 哪一个先执行， 若b l o c k . 先执行， c 的值是 e l k 上升延后的a 的值， 若b l o c k 2 先执行， 则c 的值是e l k 上升延前的a 的 值。由于两个模块的触发 条件都是e l k 信号的_ l . 升延， 所以不同的仿真器既可能先执行b l o c k l. ， 也可能先执行b l o c k 2 ， 比如v c s 从上 往下扫 描， n c v e ri l o g 从下 往上扫描， 而c a d e n c e v e ri lo g x l 包含两种这扫描方式， 属于 往复扫 描。而综合工具固定认为c 取的是e l k 上升延前的a 的值， 从而也会造成最后综合产生的电 路仿真与 综合前不一致，简单解决的方法有如下: ll 将两个事件放在同一b l o c k 中 这样两个事件的次序被固定，c 的值也是确定的。 a l w a y s ( p o s e d g e e lk ) b e g i n a =a + l ; c= a ; e n d 2 ) 使用非阻塞赋值语句 。) 在 v e ri l o g中 使用非阻塞赋值语句可以 避免大多数 “ 竞争” 状况的 产生。 通常情况下，使用非阻 塞赋值语句是一种良 好的设计风格 ( 在t a s k 中除外) ， 在下面的设计中， c 的值也是确定的: a lw a y s ( p o s e d g e e lk ) a =a +1 ; a l w a y s ( p o s e d g e e lk ) c ，产生一批变换系数，然后对这些变换系数进行编码处理。图像信号转换到变换 域后，其相关性下降，数据冗余度减少，对压缩数据有显著效果。 变换编码技术迄今已有3 0 多年的历史，技术上比较成熟，理论也较完备，广泛应用于各种图像 数据压缩。正交变换的种类很多，如傅里叶( f o u r i e s ) 变换、沃尔什( w a l s h ) 变换、哈尔( h a a r ) 变换、斜( s l a n t ) 变换、余弦变换、止弦变换、k - l ( k a r h u n e n - l o e v e ) 变换等。应用于视频压缩标 准中的变换主要有d c t i d c t 变换和整数变换。 1 2 2 1 1d c t d c t 变换 d c t 变换是傅里叶变换的一种特殊情况。傅里叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数， 其傅里叶级数中将只包含余弦项，由此可以导出余弦变换的名字。d c t 变换与k - l 变换压缩性能和 误差很接近，计算复杂度适中，又有可分离特性，还有快速算法的特点，因此广泛应用于视频压缩编 解码中。 一 二维离散余弦正变换的公式为： c ( “，v ) = e ( “) e ( v ) 专萎n - 1 萎n - i ，( 五y ) c 。s ( 笔芋“万) c o s ( 号尹啊) ”= o ，1 ，n - 8 式中，当u - 0 ，v _ 0 日 棚咖脚) = ：彪；当u = 慵州“- l ，2 删时te ( “) 旭( v ) 一维离散余弦逆变换的公式为： ，( 五y ) = 号善n - i 荟n - i e ( “) e ( v ) c ( “，v ) c 。s ( 专芋“石) c 。s ( 三等v 石) 2 。，k d 一， 式巾，y t iu = 0 , v = 0 吼脚) 棚垆；当u - l “州“玉删吼脚) 旭( v ) 1 2 2 1 2 整数变换的提出及发展 离散余弦变换的一个缺点是矩阵中的部分系数是无理数，所以用迭代的方法进行变换和反变换 后，不能得到一模一样的初始值；另外，余弦系数的乘法在硬件实现上的复杂度很高。 针对离散余弦变换在实现上存住的困难和不足，香港中文大学的湛伟权教授丁上世纪八十年代末 提出了整数余弦变换i c t ( i n t e g e r c o s i n e t r a n s f o r m ) 的概念“。整数余弦变换源自于离散余弦变换， 是定点离散余弦变换的扩展。整数余弦变换的变换矩阵是根据离散余弦变换矩阵所具有的双尺度对称 性d s ( d y a d i cs y m m e t r y ) 推导得到的，面且可以推导得到的变换矩阵有无穷多个。这就使得整数余 弦变换在实现时有更大的选择余地，可根据对性能雨i 复杂度的不同侧重，折中选择一套合适的整数余 弦变换矩阵系数。整数余弦变换矩阵中各个系数远小于定点离散余弦变换矩阵中的系数，其实现十分 简单，而且乐缩性能良好，最新的视频编码标准纷纷采用i c t 作为变换的实现形式。 最先采用i c t 的是1 t u 的视频编解码标准h 2 6 l 。在h 2 6 l 中，变换块为4 x 4 大小的b l o c k ， 其相应的i c t 变换矩阵也为4 x 4 大小，其具体的实现过程为： z = c x c 7 ，其中x 为输入矩阵，c 变换矩阵，为 h 2 6 4 中进一步简化了变换矩阵，其实现过程为 z = c x c 7 。其中x 为输入矩阵，c 变换矩阵，为 1 31 31 31 3 1 777- 1 7 1 3 1 3 - 1 31 3 7- 1 7 1 77 l1 21 l一1 l 一2 11 一l - 2 一l1 21 在我国自主制定的音视频标准a v s 中，采用的是8 x 8 块大小的i c t ，较之4 x 4 块大小的i c t 更能提高数据压缩率。其实现过程为： z = c x c 7 ，其中x 为输入矩阵，c 变换矩阵，为 9 1 2 2 1 3 多种尺度变换的提出及发展 采川不同块人小的宏块分割方法和、l t 分割方法可以比较精准地描述物体的边界和预测物体的运 动。在最新的视频乐缩标准h 2 6 4 中，采用了1 6 1 6 至4 x 4 的7 种块大小的宏块的划分方法，通过 这样细致的划分，帧内预测和帧间预测的残差进一步减小。对十不同大小的图像块或残差块，根据块 人小进行相同大小的变换能获得更高的压缩效率，使得变换后的能量更为集中，同时变换、量化汞i 扫 描后的游程也更人。这样，在新的视频压缩编解码标准中多种尺度的变换将不可避免。在h 2 6 4h i g h p r o f i l e 中，提出了4 4 和8 8 两种不同块人小的整数变换，分别用于相应情况的图像块和残差块的 变换处理。 1 。2 2 2 帧内预测技术的原理和发展 对i 帧的编码称为帧内编码。帧内编码的主要目的是去除空间卜的冗余性。冈此在编码i 帧的时 候引入了帧内预测的方法，利用块与块之间的相关性，用已编码完成的模块去预测当前块，达到去除 空间冗余的目的。 在m p e g l ，m p e g - 2 和m p e g - 4 中，对于i 帧的编码使用d c 预测，即选择当前块的左边块或 者当前块的上面块的d c t 变换系数来预测当前的d c 值。因为d c 值对应信号的直流分量，块与块 之间的直流分量的相关性很强。使用直流分量的预测，可以使值相对比较大的d c 系数以差的形式表 示，这样减小了编码比特数，如图1 3 所示。 m a c r o b l o c k 图1 - 3i 宏块的d c 预测示意图 在m p e g - 4 中，还引入了a c 预测的方法。a c 预测与d c 预测类似：用当前块的左边块的一列 或者当前块的上面块的一行来预测当前块的一行或一列，预测方向与d c 预测方向相同。这是利用 d c t 变换系数矩阵中第一行或第一列对应一次谐波分量，相对频率较低，相关性也较大，可以用于 l o o加cr o 巧4 o c r o：书m韵o o 西4 m 罐也m c r o之小o o c r 4 8 2邶“8 9 4 加 o o o 邶o p ：m o。，。之书枷书。 8 旧旧9 8 6 4 2 预测的原理。 a c d c 预测都是基于变换域的帧内预测方法。变换后不同位置的变换系数代表了不同频率分量 的信号。通常直流分量和低频分量具有较大的相关性，因此可以利用上面或左边已编码的块的变换系 数来预测当时块的直流l l l f 氐频分量。当图像为相对平坦的区域时( 此时变换系数主要在直流分量雨h 氐 频分最上) ，这种方法的预测效果比较好，但是当纹理表现比较明显的时候( 此时存在较多的高频分 量) ，预测效果就没有这么好了，而 i 基于变换域的预测方法丁贞多对一个b l o c k 中的一行或一列进行 预测，其余的部分预测不到。 在新一代的视频标准中，更多的足采州基于空域s j n 陡j 预测l 2 4 1 ，这种算法主要是基丁：较小区域 内纹理的相对稳定性而产生的。1 9 9 7 年，t e l e n o r 的g i s l eb j o n t e g a r r d 提出了基于纹理的帧内预测 方法m 1 ，当时仅仅使j _ j4 个预测方向。 在后来的h 2 6 l 中，变换单位缩至4 x 4 ，这使纹理表现明显的区域的帧内预测更加有效，但对 于比较平坦的区域，较小单位的帧内预测显得开销过火，网此t e l e n o r 又提山了一个针对平士h 耻：域的 帧内预测的方法”，就是将编码的单元在平坦区域使用1 6 x 1 6 的单元。这种1 6 x 1 6 帧内预测方法 一共有4 种模式，分别成为水平( h o r i z o n a l ) 模式，垂直( v e r t i c a l ) 模式，d c 模式禾ip l a i n 模式。 水平，垂直和d c 预测模式完全相同。p l a i n 模式是新添加的预测模式，它利州相邻的1 6 x1 6 已解码 的象素用双线性函数来预测得到当前1 6 1 6 块中的象素值。1 6 1 6 帧内预测的提出，使得对于平坦 蚓像的帧内编码效果提高很多，减少了很多由于过小的块划分而造成的块效应。使t l = 1 6 1 6 的帧内 预测对于平坦区域的帧内编码不仅节省了大量的比特数而且减少了由于4 4 帧内预测块边缘不连续 造成的块效应。 随后n o k i a 在2 0 0 0 年对4 4 帧内预测提出了4 种新的模式2 7 1 ，如图1 4 所示，模式5 ，6 ，7 ， 8 分别成为d o w n _ r i g h t ，h o r i z o n t a l _ d o w n ，d o w n _ l e f t 和h o r i z o n t a l _ u p 。这四种模式的增加，平均使i 帧编码效率提高了o 1 5 d b 。 3 7 0 5 图1 - 44 4 帧内预测模式示意图 8 6 a v s 的帧内预测技术沿袭了m p e g - 4 a v c h 2 6 4 帧内预测的思路，用相邻块的像素预测当前块， 采州代表空间域纹理方向的多种预测模式。但a v s 亮度和色度帧内预测都是以8 8 块为单位的。亮 1 1 度块采刚5 种预测模式，色度块采用4 种预测模式，而这4 种模式一p 义有3 种平亮度块的预测模式相 同。在编码质最相当的前提下，a v s 采崩较少酶预测模式，健方案更加简洁，实现的复杂度大为 降低2 ”。 1 3 本文研究成果及文章结构 本文结合作者的科研经历，分析了a s i c 设计中的可重用技术：包括基于运算部件】 智町露羽技术、 基于结构的可重用设计技术利基于i p 核的可重用设计技术。并分析了可重j 1 j 设计技术在视频编解码 系统中的应用，主要是在变换和帧内预测模块中的应用。本文的丰要贡献包括以一f j l 点： 1 ) 总结了a s l c 设计中的可重用技术，包括基于运算部件和结构的可重用设计技术和基于i p 核 的可重削设计技术。 2 ) 用基丁结构的可重用设计技术实现了能兼容h 2 6 4 h i g hp r o f i l e 中4 4 和8 8b l o c k l c t 变 换的a b t ( a d a p t i v eb l o c kt r a n s f o r m ) 结构。 3 ) 用基丁运算部件和结构的可重用设计技术实现了基丁 蝶犁和基于矩阵相乘的两种d c t i d c t 结构；用基于结构的可蘑用设计技术实现了h2 6 4 中的整数变换。 4 ) 在分析1 d c t 和i c t 变换相似性的基础上，实现了可重用于i d c t 和i c t 变换的软i p 核和硬 i p 核。 5 ) 用基于运算部件的可重用设计技术实现了a v s 解码器中的帧内预测模块，用基于结构的可重 用设计技术实现了h 2 6 4 编码器中的帧内预测模块。 本文的第一章是序论，给出了a s i c 设计流程和相关技术以及视频压缩标准的发展羊f 基本框架， 并介绍了其中的变换和帧内预测的原理和发展。第二章总结了a s i c 设计中的可重技术，包括基于 运算部仆利结构的可重用设计技术和基于i p 的可重t i ； j 设计技术。第三章分析了用可重州技术在视频 编解码系统变换中的应用。第四章分析了用可重用技术在视频编解码系统帧内预测中的应用。 1 2 度块采用5 种预测模式， 色度块采用4 种预测模式， 而这4 种模式中 义有3 种和亮度块的预测模式相 同。在编码质量相当的前提下， a v s 采用较少的预测模式，使方案更加简洁，实现的复杂度大为 降 低2 8 1 。 1 . 3 本文研究成果及文章结构 本文结合作者的科研经历， 分析了a s i c设计中的可重用技术: 包括基十运算部件的可爪 用技术、 基于结构的可重用设 计技术和基于i p核的可重用设计技术。 并分析了 可重用设计技术在视频编解码 系统中的应用， 土要是在变换和帧内预测模块中的 应用。本文的 主要贡献包括以 下儿点: 1 )总结了a s i c设计中的可重用技术， 包括基于运算部件和结构的可重用设计技术和基于i p 核 的可重用设计技术。 2 )用基于 结构的 可重用设计 技术实 现了 能 兼容h .2 6 4 h i g h p ro f i le 中4 x 4 和8 x 8 b lo c k i c t 变 换的a b t ( a d a p t iv e b l o c k t r a n s f o r m ) 结 构。 3 )用基于 运算部件和结构的可重用设计技术实现了基于 蝶型和基于矩阵相乘的两种 d c t / i d c t 结构;用基于结构的可重用设计技术实现了h .2 6 4 中的整数变换。 4 )在分析i d c t和i c t变换相似性的基础上， 实现了可重用于i d c t 和i c t变换的软i p 核和硬 i p核。 5 )用基于运算部件的可重用设计技术实现了a v s 解码器中的帧内 预测模块， 用基于结构的可重 用设计技术实现了h . 2 6 4 编码器中的 帧内 预测模块。 本文的 第一章是序论，给出了a s i c设计流程和相关技术以 及视频压缩标准的发展和基本框架， 并介绍了 其中的变换和帧内预测的原理和发展。第二章总结了a s i c设计中的可重f li 技术，包括基于 运 算 部 件和 结 构 的 可 重 用 设 计技 术 和 基 于1p的 可重 用设 计 技 术。 第 三章 分 析了 用 可 重 用技 术 在 视 频 编 解 码系 统 变换 中的 应 用。 第四 章 分 析了 用 可重 用技 术 在 视 频 编 解 码系 统 帧内 预测 中 的 应 用。 第二章: a s i c设计中的可重用技术 在第一章中， 我们谈到了 可重用技术在芯片设计中的重要作用， 本章将详细分析a s i c 设计中的可 重用技术:包括基于运算部件和结构的可重用设计技术以及基于i p 核的可重用设计技术。 2 . 1 基于运算部件和结构的可重用设计技术 在a s i c结构设计中，通过减少功能单元 例如加法器和乘法器)的数目 使得集成电 路的芯片面 积最小是很里要的。 基于运算部件和结构的可重用设计技术用于分析和提取模块和系统算法中运算部 件和结构的 相似性和相容性，使得单个功能 单元 ( 例如流水线加法器) 能够分时复用多 个算法运算。 通过在一个功能单元上执行多个算法运算， 功能单元的数目 减少， 使得集成电路能够以 较小的芯片而 积来实现。 2 . 1 . 1 基于运算部件和结构的可重用设计思想和流程 从_ _ 程实现角度来看， 我们将可以用同一个功能逻辑单元或一种逻辑结构实现的运算称为相容性 运算， 或者称运算具有相容性。 基于运算部件和结构的可重用设计技术的前提是存在相容性运算， 将 相容性运算的逻辑实现作为可重用的硬件资源，通过不同的数据选择和控制就可以实现不同的功能。 在进行数字信号处理 ( d s p ) ,音频信号处理和图 像、 视频信号处理时， 往往存在着大贫的相容 性运算， 其硬件实现可以 作为可 重用资 源被不同的 算法所来用。 在充分利用 运算相容性的 基 础上， 构 造一类可重用运算单元和结构， 并以 状态机实现对其的数据输入输出 和控制， 是实现功能 模块的有效 方式。 为了以较小的电路规模实现功能模块的算法， 我们应该充分利用运算相容性来设置可被多个运算 重复使用的逻辑单元和结构。 重用逻辑单元和结构的个数及重用次数越多， 电路的规模就越小。 因此 设计时应首 先选择合理的 相容性运算。 可以 根据功能模块的特点， 将算法分解为一系列基木运算， 并 构成基本运算集o p , 然后采用从o p 中 选择合理的 可重用单元，并构成可重用单元集。 为了能够调用可重用单元实现模块功能， 选择可重用单元集后， 需要进一步建立单元之间的互连 以 及数据到运算单元的 通道和控制。 一般用状态机来实现运算单元的数据通道和控制。 在处理功能较 为复杂的模块时， 往往模式复杂， 重用逻辑单元和结构很多， 造成状态机非常复杂。 这时， 需要注意 状态机的写法。 1单独书 写状态 机 通常综合器在优化时 如果识别出 状态机的 话， 会使用特殊的 “ 状态机综合器” 综合策略来优化， 比 如“ 整平 优化” ( f la tt e n in g o p t i m iz a t io n ) 策略。 所以 最好把状 态机单独拿出 来放在 独立的 模块里书 写。 在书写大规模，多状态的状态机时， 还需注意: 1 )分利用状态间的 相似性来合并，归类， 简化状态机。 2 )果 输出 信号 很多， 要为 每一个输出 信号书写自 己 的a lw a y s 块， 这样可以 最充分的利 用各个 状 态中输出信号的相似性， 使输出逻辑电路最简化。 这种方法在综合大型状态机时十分有效。比 如作者在实现a v s i n t r a p re d i c t i o n 解码时， 解码模式 共有1 1 种， 每种解码模式至少需要6 4 个周期， 与状态机相关的需赋值信号很多， 而且这些信号与解 码模式和周期的关系各不相同: 某些信号在多个解码模式中出现， 某些信号只在特定模式下出现。 对 于同 一个解码模式， 某些信号在每个周期都有赋值， 某些 信号只在连续的一段有赋值， 某些信号在不 连续的 儿个状态有赋值。 总之， 这是一个十分复杂的 状态机， 状态很多， 赋值信号很多而且没有统一 的规律性。一 下 面先看一下状态机的合并和化简: a l w a y s ( p o s e d g e e l k ) b e g i n i f ( ! r e s e t ) b e g i n e n d e l s e b e g i n c a s e ( c u r s t a t e ) b e g i n ma i n es i d c l : / / s t a te es 0 b e g i n e n d i n tr a es 8 x 8 v e 币c a l : / / s t a t e _ 1 b e g i n c a s e ( c o u n t e r _ v e r ti c a l ) td o : b e g i n i f ( fi f o da t a e n a b l e ) b e g i n c o u n t e r v e r t i c a l = c o u n t e r v e rt i c a l +1 ; e n d e l s e b e g i n c o u n t e r - v e rt ic a l = c o u n te r - v e r t i c a l ; e n d e n d td 1 : b e g i n c o u n t e r v e rt i c a l = c o u n t e r es v e rt i c a l 十1 ; e n d 7 d 2 : b e g i n / 与t d o 情况相同 e n d to : b e g i n / / 与t d l 情况相同 e n d td 6 4 : b e g i n r t i c a l = c o u n t e r v e r t i c a l 十i ; / / 此时无需再读数据，不再判断fi f o es d a t a es e n a b l e 1 4 e n d 7 d 6 5 : b e g i n c o u n t e r e n d 7 d 6 6 : b e g i n c o u nt e r e n d 7 d 6 7 : b e g i n c o u n比r e n d 7 d 6 8 : b e g i n c ou nt e r e n d e n d c a s e v e r t i c a l = c o u n t e r _ v e r t i c a l