Medida del consumo de energía en la descodificación de vídeos

Este proyecto se encuentra adscrito a la línea de investigación de optimización de consumo en terminales multimedia móviles que el Grupo de Diseño Electrónico y Microelectrónico (GDEM) de la UPM (Universidad Politécnica de Madrid) está llevando a cabo. Los sistemas empotrados móviles (Smartphone, Tablet,...) están alimentados con baterías. En este tipo de sistemas, una de las aplicaciones que más rápidamente consume energía es la descodificación de secuencias de vídeo. En este trabajo, queremos medir el consumo de energía de distintos descodificadores de vídeo para distintas secuencias, con el objetivo de entender mejor cómo se consume esta energía y poder encontrar diferentes métodos que lo reduzcan. Para ello comenzaremos describiendo nuestro entorno de trabajo, tanto el hardware como el software utilizado. Respeto al hardware cabe destacar el uso de una PandaBoard y un Smart Power de Odroid, entre otros muchos elementos utilizados, los cuales serán debidamente explicados en las siguientes páginas de este proyecto. Mientras que para el software destaca el uso de dos tipos de descodificadores uno CBP y otro PHP, los cuales serán descritos en profundidad en los siguientes capítulos de este documento. Este entorno de trabajo nos servirá para el estudio de las diferentes secuencias de vídeo, cuya codificación ha sido llevada en paralelo con otro proyecto que se está realizando en el grupo de GDEM de la UPM, y cuyo objetivo es el estudio de la calidad subjetiva durante la descodificación del mismo conjunto de secuencias de vídeo. Todas estas secuencias de vídeo han sido codificadas con diferentes parámetros de calidad y diversas estructuras de imágenes, para obtener así un banco de pruebas lo más amplio posible. Gracias a la obtención de estas secuencias de vídeo y utilizando nuestro entorno de trabajo, pasaremos a estudiar el consumo de energía que se produce al descodificar una a una todas las posibles secuencias de vídeo, dependiendo todo esto de su estructura de imágenes, su calidad y por supuesto, el descodificador utilizado en cada caso. Para terminar, se mostrará una comparativa entre los diferentes resultados obtenidos y se hará una discusión de estos, obteniendo en este caso, un resumen de los datos más significativos, así como las conclusiones más importantes obtenidas durante todo este trabajo. Al término de este proyecto y en unión con el estudio que se está llevando a cabo en paralelo sobre la calidad subjetiva, queda como línea futura de investigación encontrar el compromiso entre el consumo de energía de diferentes secuencias de vídeo y la calidad subjetiva de dichas secuencias. ABSTRACT. This project is assigned to the research line on consumption optimization in mobile multimedia terminals carried out by the Group of Electronic Design and Microelectronics (GDEM) of the Polytechnic University of Madrid (UPM). Embedded mobile systems (smartphones, tablets...) are powered by batteries. In such systems, one of the applications that more rapidly consumes power is the decoding of video streams. In this work, we measure the power consumption of different video decoders for different streams, in order to better understand how this energy is consumed and to find different methods to reduce it. To this end, we start by describing our working environment, both hardware and software used. As for the hardware, it is worth mentioning the use of PandaBoard and Smart Power Odroid, among many other elements, which will be duly explained in the following pages of this project. As for the software, we highlight the use of two types of decoders, CBP and PHP, which will be described in detail in the following chapters of this document. This working environment will help us to study different video streams, whose coding has been perfor-med in parallel under another project that is being carried out in the GDEM group of the UPM, and whose objective is the study of subjective quality for decoding the same set of video streams. All these video streams have been encoded with different quality parameters and image structures in order to obtain the widest set of samples. Thanks to the production of these video streams and the use of our working environment, we study the power consumption that occurs when decoding one by one all possible video streams, depending on the image structure, their quality and, of course, the decoder used in each case. Finally, we show a comparison between the different results and a discussion of these, obtaining a sum-mary of the most significant data and the main conclusions obtained during this project. Upon completion of this project and in conjunction with the project on the study of subjective quality that is being carried out in parallel, a future line of research could consist in finding the compromise between power consumption of different video streams and the subjective quality of these.