中文摘要：

视频应用领域正面临着向3D视频发展的重大变革。3D视频广泛应用于广播电视、沉浸式通信、虚拟现实、教育和医疗、安保监控等重点应用领域。3D视频的海量数据给传输和存储带来困难，所以必须进行压缩编码。近年来，3D视频编码理论、技术的发展和硬件并行计算性能的提高有力推动了3D视频编码的并行化研究。然而，本领域的一系列关键科学问题尚待解决海量数据实时编码对计算性能要求过高，编码利用的相关性理论与并行计算矛盾凸显，编码程序串行框架阻碍了并行化进程，3D编码模块与高性能混合计算环境存在适应性问题。3D视频编码如何高效并行化，是目前亟待解决的问题。本课题提出高性能混合计算环境中的3D视频编码流化并行理论与关键技术研究，主要思想是以流计算模型为基础，提出3D视频编码流化并行理论，构建适合高性能混合计算环境中的3D视频编码并行架构，突破3D视频编码并行化面临的关键难题。

结论摘要：

根据项目高性能混合计算环境中 3D 视频编码流化并行理论与关键技术的研究目标，课题组坚持自主创新，形成具有自身特色的技术体系，对其中的关键技术进行了研究，圆满完成了研究目标。高性能混合计算平台作为一种计算工具，是为具体的应用服务的。因此，本项目选取了3D视频编码这一具有实际应用价值，又亟需提高性能的一种应用作为研究对象，通过对3D视频编码应用进行抽象，提取典型计算特征，提出具有高适用性的并行化结构和相关性限制消除等关键技术，提出异构并行计算平台的跨平台计算技术，结合上述技术完成若干关键编码模块在高性能混合计算环境中的并行流化实现。具体研究成果如下（1）3D 视频编码的流化并行特征研究。主要从程序结构、数据组织特性、数据访存模式、控制路径等多个角度研究编码程序与流计算模型的契合度，归纳了流化并行特征量化指标。进而根据这些指标衡量编码程序并行潜能。（2）基于流计算模型的3D 视频编码统一并行架构。针对编码器的程序架构进行了研究，同时根据高性能混合并行计算平台的特点，提出了适用于高性能混合计算平台的统一并行架构。进而根据该架构，对编码器进行结构并行优化，提出基于循环分割的并行编码结构转换和数据结构转换。（3）3D 视频编码模块的结构转换方法和相关性限制消除方法研究。根据对编码器中编码模块的特点，提出了具有深度并行的编码并行化方法，根据不同编码模块的数据、控制相关性特点，提出了多种相关性限制的消除方法。完成了并行编码核心模块在高性能混合计算平台上的映射。（4）高性能混合计算环境下的异构处理核协同工作方法。在多核CPU、GPU等计算平台构成的混合计算环境中，研究跨平台协同工作技术，提出基于任务特征分解的异构核协同方法；对跨平台应用的性能可移植性开展了研究，提出面向CPU的OpenCL性能移植优化。（5）此外，我们还研究与本项目相关的其他关键技术针对多视点间图像的类平面图像拼接；针对雾霾天气增多的情况，将暗原色去雾算法依据本项目提出的统一架构和并行流化方法在GPU上实现。研究形成了一批有价值的成果，取得良好的国际国内学术影响。发表文章9篇，其中SCI检索3篇，EI检索4篇，出版专著1部，申请专利1项，并培养了研究生3名。 关键字3D视频编码，并行计算，流，GPU，OpenCL