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VCNPU：一种算法-硬件协同优化的神经视频压缩加速框架

作者及机构
本研究由南京大学电子科学与工程学院的Siyu Zhang、中山大学集成电路学院的Wendong Mao（IEEE会员）以及南京大学/中山大学的Zhongfeng Wang（IEEE会士）共同完成，发表于IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems 2025年4月刊（第33卷第4期）。研究得到中国国家重点研发计划（2022YFB4400600）和深圳市科技计划（2023A007）的支持。

学术背景

研究领域与动机
视频压缩是存储和传输视频内容的核心技术，而实时解码对用户体验至关重要。传统视频编码标准（如H.264/AVC、H.265/HEVC）依赖手工设计的模块，难以全局优化。近年来，神经视频压缩（Neural Video Compression, NVC）通过结合深度学习与传统编码技术，显著提升了压缩效率。然而，现有NVC模型因高计算复杂度和频繁的片外内存访问，难以在资源受限的设备上实时部署。

本研究提出VCNPU（Video Compression Neural Processing Unit），通过算法-硬件协同设计框架解决以下挑战：
1. 模型复杂性：NVC模型结构复杂，包含不规则数据依赖和异构操作（如反卷积、可变形卷积）；
2. 内存瓶颈：运动与残差特征的片外通信导致高功耗；
3. 实时性需求：高清视频（如1080p）需支持多压缩率实时解码。

研究流程与方法

1. 算法层面：可重参数化视频压缩网络（RepVCN）

目标：提升压缩质量并降低推理复杂度。
- RepVCN结构：
- 多分支特征聚合：训练阶段使用多尺度卷积/反卷积分支（如1×3、3×1、3×3卷积），增强运动与残差特征提取能力。
- 等效结构转换：推理阶段通过零填充将多分支合并为单一标准卷积/反卷积，无额外计算开销。
- 掩码共享剪枝策略：
- 在快速变换域（Fast Transform Domain）对权重进行结构化剪枝，避免模型简化破坏稀疏模式。
- 引入质量调制层（QML）：通过轻量级参数调整实现多压缩率适配，减少训练成本。

2. 硬件层面：VCNPU架构设计

核心模块：
- 可重构稀疏计算模块（SFTM）：支持稀疏快速卷积/反卷积，通过混合层融合流水线减少片外数据传输。
- 分块匹配规则：优化输入/输出分块尺寸，确保中间结果在片内复用。
- 可配置计算单元：动态切换卷积/反卷积模式，支持Winograd算法（卷积）和FTA算法（反卷积）。
- 可变形卷积处理模块（DPM）：专用于运动补偿中的可变形卷积操作。

实现细节：
- 采用台积电28nm CMOS工艺，工作频率400MHz。
- 多核架构支持并行解码（如2核处理4种压缩率），共享权重与索引以减少内存占用。

主要结果

1. 算法性能

• 压缩效率：在UVG、HEVC等数据集上，RepVCN相比H.265平均节省35.58%码率（BDBR指标），PSNR提升0.96 dB。
  
• 可视化质量：在运动边缘和纹理细节重建上优于传统编码标准（图9展示“basketball drill”序列的对比）。
  
• 计算优化：通过剪枝与量化，模型计算量降低81.5%（从38.48 GMACs降至22.36 GMACs），BDBR仅损失2%。
  

2. 硬件效率

• 吞吐量：处理1080p视频时达5544 GOPS，帧率38 fps，比NVIDIA RTX 3090 GPU能效提升1.4倍。
  
• 资源节省：混合层融合流水线减少45.4%片外内存访问，面积效率（2.9×）和能效（4×）优于现有视频处理器。
  

结论与价值

科学价值：
1. 算法创新：首次将重参数化技术与快速算法结合，提出RepVCN和掩码共享剪枝策略，为NVC模型压缩提供新思路。
2. 硬件设计：VCNPU通过异构操作协同调度和内存优化，实现高清视频实时解码，填补了NVC专用加速器的空白。

应用价值：
- 适用于边缘设备（如手机、无人机）的低功耗视频解码，支持动态网络带宽适配。
- 为后续视频编码标准（如H.266/VVC）的神经网络集成提供参考。

研究亮点

1. 多技术融合：首次联合重参数化、快速算法与剪枝，解决NVC模型复杂性与稀疏敏感性的矛盾。
   
2. 端到端优化：从算法设计（RepVCN）到硬件实现（VCNPU）全链路协同，显著提升解码效率。
   
3. 可扩展性：QML模块支持多压缩率切换，避免重复训练模型参数。
   

其他有价值内容

• 开源与标准化潜力：研究者未公开代码，但硬件设计细节（如RTL实现）可为工业界提供参考。
  
• 局限性：当前仅优化解码端，编码端仍依赖GPU；未来可探索编码-解码联合加速。
  

（报告全文约2000字，涵盖研究全貌及技术细节）