Abstract
In this paper, we propose to enhance the performance of software transcoder by using GPGPU for scaling filters. Video transcoding is a technique that translates a video file to another video file that has a different coding algorithm and/or a different frame size. Its demand increases as more multimedia devices with different specification coexist in our daily life. Since transcoding is computationally intensive, a software transcoder that runs on a CPU takes long processing time. In this paper, we achieve significant speed-up by parallelizing the scaling filter using a GPGPU that can provide significantly large computation power. Through extensive experiments with various video scripts of different size and with various scaling filter options, it is verified that the enhanced transcoder could achieve 36% performance improvement in the default option, and up to 101% in a certain option.
본 논문은 GPGPU가속을 이용한 스케일링 필터(scaling filter) 및 트랜스코딩(Transcoding)의 성능 향상 방법을 제안한다. 트랜스코딩 기술은 다양한 요구조건을 지닌 멀티미디어 기기에 적합하게 동영상을 가공하는 기술로, 오늘날 여러 분야에서 활용되는 중요한 기술이다. 그러나 트랜스코딩에는 대량의 연산이 필요하기 때문에 기존 트랜스코더(Transcoder) 사용자들은 오랜 처리시간을 감내 해야만 했는데, 이는 CPU만을 이용한 트랜스코딩이 충분히 효율적이지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 고성능의 연산이 가능한 GPGPU기술을 활용하여, 트랜스코더의 스케일링 필터를 GPU 상에서 높은 병렬성을 가지고 동작하도록 개선함으로써 트랜스코더의 전체적인 성능을 향상시켰다. 개선된 트랜스코더는 다양한 크기의 동영상과 여러 종류의 스케일링 필터 옵션들에 대해 잘 동작함이 검증되었으며, 기본 옵션에서 36%, 최대 101%의 성능향상을 보였다.
