The decoding of context-based adaptive binary arithmetic coding (CABAC) imposes a heavy performance requirement on H.264/AVC decoding systems particularly for largescale video sequences. As a simple approach of elevating the operating frequency is not sufficient to meet the performance requirement, this paper proposes an efficient approach to accelerate the decoding, which is effective under relatively low operating frequency. Since the CABAC decoding procedure is highly sequential and has strong data dependencies, it is difficult to exploit parallelism and pipeline schemes. The proposed approach resolves the difficulties by modifying the operation chain based on a thorough analysis, eventually enabling both parallel operations and pipelining. More specifically, 1) several context models are simultaneously loaded from memory while context selection is performed in parallel; and 2) bin-level pipelining is enabled by employing a small storage to remove structural hazards and data dependencies. Experimental results show that the proposed approach leads to the decoding throughput of about 1 symbol/cycle, thus enabling the real-time decoding of HD sequences.
문맥적응적 이진산술부호화(context-adaptive binary arithmetic coding, CABAC)는 기존의 허프만 부호화에 기반하는 가변길이부호화에 비하여 월등한 압축률을 보이지만, 그 복호화에 있어 RISC 기준 수 GHz 수준의 연산 처리 능력을 필요로 할 정도로 연산량 또한 많다. 연산량을 줄이기 위해서는 파이프라인 및 병렬 처리 등의 기법이 필요하지만 문맥적응적 이진산술부호화의 특성 상 단위 연산 간의 종속성이 존재하기 때문에 상기 가속 기법의 적용이 매우 어렵다. 본 학위논문에서는 복호화 과정의 고찰을 통하여 종속성을 끊거나 피할 수 있는 방안을 제시하고 이를 구현하는 하드웨어 구조를 제안하여 결과적으로는 한 사이클 당 한 개의 심볼을 복호화할 수 있는 고속의 복호화기를 구현한다. 이는 디지털 TV용 HD급 영상, 즉 1080i 60Hz, 또는 1080p 60Hz의 고품질 스트림을 실시간으로 복호화할 수 있을 정도의 성능이다.
