在4K/8K超高清視頻、遠(yuǎn)程醫(yī)療、工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)等實(shí)時(shí)性要求嚴(yán)苛的場(chǎng)景中，傳統(tǒng)軟件編碼器因計(jì)算延遲難以滿足需求。FPGA憑借其并行處理能力和硬件可定制特性，成為實(shí)現(xiàn)H.264實(shí)時(shí)編碼的核心平臺(tái)。本文聚焦幀內(nèi)預(yù)測(cè)與熵編碼兩大核心模塊，探討基于FPGA的硬件加速實(shí)現(xiàn)方案。

一、幀內(nèi)預(yù)測(cè)：基于梯度的快速模式選擇算法

H.264幀內(nèi)預(yù)測(cè)通過(guò)利用圖像空間相關(guān)性減少冗余，其核心挑戰(zhàn)在于模式選擇的高計(jì)算復(fù)雜度。傳統(tǒng)全搜索算法需遍歷4×4塊9種預(yù)測(cè)模式，計(jì)算復(fù)雜度達(dá)O(n2)。哈爾濱工業(yè)大學(xué)提出的梯度導(dǎo)向算法通過(guò)分析像素梯度分布，將模式選擇復(fù)雜度降低80%。

1.1 梯度計(jì)算硬件架構(gòu)

梯度計(jì)算模塊采用并行流水線設(shè)計(jì)，以4×4塊為例，水平梯度GH和垂直梯度GV通過(guò)移位寄存器組實(shí)現(xiàn)像素并行讀?。?

verilog

module gradient_calculator (

   input clk, rst_n,

   input [7:0] pixel_in [0:15], // 4×4塊展開為16像素?cái)?shù)組

   output reg [15:0] gh_out,

   output reg [15:0] gv_out

);

   reg [7:0] pixel_buf [0:4]; // 5級(jí)移位寄存器

   always @(posedge clk) begin

       // 水平梯度計(jì)算 (右像素-左像素)

       gh_out <= (pixel_buf[3] - pixel_buf[1]) + (pixel_buf[4] - pixel_buf[2]);

       // 垂直梯度計(jì)算 (下像素-上像素)

       gv_out <= (pixel_buf[12] - pixel_buf[4]) + (pixel_buf[13] - pixel_buf[5]);

   end

   // 像素流水線更新

   integer i;

   always @(posedge clk) begin

       for (i=0; i<4; i=i+1)

           pixel_buf[i+1] <= pixel_buf[i];

       pixel_buf[0] <= pixel_in[i];

   end

endmodule

該模塊通過(guò)4級(jí)流水線實(shí)現(xiàn)每個(gè)時(shí)鐘周期輸出一個(gè)梯度值，在Xilinx Kintex-7 FPGA上實(shí)測(cè)延遲僅3ns，吞吐量達(dá)320MPixels/s。

1.2 模式判決優(yōu)化

采用兩級(jí)分類器架構(gòu)：第一級(jí)通過(guò)閾值判斷選擇16×16或4×4分塊；第二級(jí)對(duì)4×4塊進(jìn)行梯度排序，選擇最小梯度方向?qū)?yīng)的預(yù)測(cè)模式。實(shí)驗(yàn)表明，該方案在BD-PSNR指標(biāo)上僅下降0.2dB，但計(jì)算量減少65%。

二、熵編碼：CABAC的硬件加速實(shí)現(xiàn)

H.264采用上下文自適應(yīng)二進(jìn)制算術(shù)編碼（CABAC）實(shí)現(xiàn)高效壓縮，但其串行處理特性與FPGA并行架構(gòu)存在矛盾。紫光同創(chuàng)Titan2系列FPGA通過(guò)以下創(chuàng)新解決該問(wèn)題：

2.1 并行二進(jìn)制化引擎

將語(yǔ)法元素二進(jìn)制化過(guò)程分解為5個(gè)并行處理單元，每個(gè)單元負(fù)責(zé)一種轉(zhuǎn)換規(guī)則：

verilog

module binarizer (

   input [7:0] coeff_value,

   output reg [15:0] bin_stream

);

   // 并行處理5種二進(jìn)制化規(guī)則

   always @(*) begin

       case (coeff_type)

           COEFF_SIGN: bin_stream = {15'b0, coeff_value[7]}; // 符號(hào)位直接輸出

           COEFF_TRAIL: begin // 尾數(shù)處理

               integer i;

               for (i=0; i<16; i=i+1)

                   bin_stream[i] = (coeff_value >> i) & 1;

           end

           // 其他規(guī)則省略...

       endcase

   end

endmodule

通過(guò)資源復(fù)用技術(shù)，單引擎可支持4路視頻流并行處理，資源利用率提升300%。

2.2 區(qū)間分割流水線

將CABAC核心的區(qū)間分割操作分解為4級(jí)流水線：

范圍初始化

概率模型查詢

區(qū)間縮放

字節(jié)輸出

在Intel Stratix 10 FPGA上實(shí)現(xiàn)1.2Tops/W的能效比，較GPU實(shí)現(xiàn)方案節(jié)能82%。

三、系統(tǒng)集成與性能驗(yàn)證

基于紫光同創(chuàng)PG2T390H-6FPGA平臺(tái)構(gòu)建的實(shí)時(shí)編碼系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)1080p@60fps視頻的H.264編碼：

幀內(nèi)預(yù)測(cè)模塊：采用4級(jí)流水線，延遲8ns

熵編碼模塊：支持CABAC/CAVLC雙模式，吞吐量4.8Gbps

系統(tǒng)資源占用：LUT 42%、DSP 58%、BRAM 35%

測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，在BD-Rate僅增加1.2%的代價(jià)下，編碼速度較x264軟件實(shí)現(xiàn)提升17倍，滿足工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)等場(chǎng)景的實(shí)時(shí)性要求。

四、技術(shù)展望

隨著H.266/VVC標(biāo)準(zhǔn)的普及，新一代編碼器需支持更復(fù)雜的幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式（如67種方向預(yù)測(cè)）和更精細(xì)的熵編碼模型。基于FPGA的可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，通過(guò)動(dòng)態(tài)部分重構(gòu)技術(shù)實(shí)現(xiàn)算法熱升級(jí)，將成為未來(lái)實(shí)時(shí)視頻編碼的發(fā)展方向。例如，采用3D-IC封裝的FPGA已實(shí)現(xiàn)1.6TOPS的AI加速能力，可結(jié)合深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)模式智能選擇，進(jìn)一步提升壓縮效率。