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Open RAN之RU、DU、CU: Why?What?When? How?

该逻辑节点包括eNB/gNB功能的子集,具体取决于功能拆分选项,其操作由CU控制。 CU:负责处理RRC、PDCP等高层协议的中央单元。...gNB由一个CU和一个DU组成,分别通过CP和UP的Fs-C和Fs-U接口连接到CU。具有多个DU的CU将支持多个gNB。...分离架构使5G网络能够根据中传可用性和网络设计,在CU和DU之间利用不同的协议栈分布。CU可以通过中传接口对多个DU进行集中式管理。...需要注意的是,DU / CU拆分几乎不受基础设施类型的影响。新的接口主要是DU和CU之间的F1接口,它们需要能跨不同的供应商互操作,以真正实现Open RAN。...中传(Midhaul)将CU与DU连接起来。 4G / 5G核心通过回传(Backhaul)连接到CU,5G核心距离CU最多可以200公里。 ?

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对 HEVC CU深度快速选择方法的思考和实践

对于每一个CTU,由CU64x64 到CU32x32,由CU32x32到CU16x16,及由CU16x16到CU8x8,总共三个层次的递归过程,然后再逐层比较,选出最优模式的CU划分情况。...下面2个图是2个常见场景的CU大小分布情况: 由图,可看出2个1080p系列的CU64x64的占了四分之一以上,也就是说有30%的情况根本不需要坐做CU64x64及后面CU32x32、CU16x16...,CU8x8的计算,另外,还有25%的情况不需要做CU32x32,及后面的CU16x16,CU8x8的计算,还有23%的情况不用再做CU16x16,及后面CU8x8的计算,因此,可以看出,CU划分这块有很大的优化空间...CU计算,如果非0,则需要计算CU深度划分计算。...方案效果 最终方案为svm (p cu64+b cu64)+rskip(p cu32+p cu16+ b cu32+b cu16),对每层CU都做了快速选择,该方案在x265上落地,并进行多序列测试

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Adaptive CU Split Decision with Pooling-variable CNN for VVC Intra Encoding

创新点 作者在这篇论文中引入了CNN来解决CU划分的问题。其创新点使用了一个自适应的策略来解决VVC中不同尺寸CU输入CNN的难题。...该自适应的策略和以前直接下采样输入的图像为同一大小或裁剪输入图像为大小的子块不同,作者提出的自适应策略利用了池化层不需要额外参数进行学习的特点,因此把不同的CU送入神经网络得到特征图通过不同大小的池化层处理得到相同大小的特征图...[图1 卷积过程] 在对数据进行flatten之后,作者还引入了三条信息添加到flatten之后的数据中,这三条信息分别是QP、输入CU的宽和高,论文中作者说这三条信息与是否对CUN进行划分的判断有影响...其次,作者并不是对所有的CU都送入CNN进行判断,而是在送入网络之前就做了一个简单的预判。预判的公式见公式(2),其主要计算一个CU的梯度,然后结合QP得到一个预判的条件来决定对该CU的处理。

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基于SVM的VVC帧内快速CU划分算法

表1显示了 VTM-10.0 的每个 CU 大小的划分比率。我们注意到,大多数不同大小的 CU 倾向于选择不划分 (NS),尤其是矩形 CU。...在对 CU 进行编码之前,我们利用 CU 深度和大小的限制来确定当前 CU 是否可以进一步划分,然后使用分类器 S-NS 和 HS-VS 预测进一步的划分结果。 ?...考虑到 CU 大小不同,我们针对不同大小的 CU 训练了不同的分类器。...我们将大小为 MxN 和 NxM 的 CU 视为相同类型的 CU (M>N),并且仅针对大小为 MxN 的 CU 训练分类器。...基于以上思路,考虑到特征计算的复杂性,我们选择以下特征: lQP:当前CU的量化参数。 lVar:当前CU像素值的方差。 lGrad:当前CU的梯度,包括水平梯度Gradx和竖直梯度Grady。

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opencl:获取每个计算单元(CU)中处理元件(PE)的数目

每个OpenCL 设备可划分成一个或多个计算单元(CU),每个计算单元又可划分 成一个或多个处理元件(PE)。设备上的计算是在处理元件中进行的。...我们知道,可以通过调用clGetDeviceInfo获取CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS参数就可以得到OpcnCL设备的计算单元(CU)数目,但是如何获取每个计算单元(CU)中处理元件...函数不能提供PE个数,如果要获取PE数目,需要调用clGetKernelWorkGroupInfo函数,获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE参数,就是每个CU...kernel编译后,调用getWorkGroupInfo获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE就可以了: /* * 获取OpenCL设备每个计算单元(CU.../调用getWorkGroupInfo获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE, //返回结果就是指定OpenCL设备(device)的每个CU

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