| Resumen castellano: | El presente Trabajo Fin de Master (TFM) se encuadra dentro de una de las líneas de investigación sobre técnicas de reescalabilidad, dentro del proyecto de investigación del plan nacional de I+D+i denominado DREAMS, "Dynamieally Reconfigurable. Emdedded Plat-forms for Networked Context-Aware Multimedia" en el que participa la División de Diseño de Sistemas Integrados (DSI), perteneciente al Instituto Universitario de Microelectrónica Aplicada (IUMA).
El objetivo de este TFM es colaborar con la línea de investigación creando un entorno de análisis de prestaciones de un decodificador de vídeo escalable, que facilite el estudio de las transacciones de datos.
Para el desarrollo del entorno se utilizará el lenguaje Python bajo el IDE Eclipse que se ejecuta bajo el Sistema Operativo (SO) linux. Por otro lado, como herramientas de profiling se utilizará la herramienta Cachegrind de Valgrind, mientras que el decodificador de vídeo escalable que se desea analizar es el Open SVC Decoder.
El entorno permitirá realizar tareas de profiling de forma automatizada de distintos bit streams, ofreciendo los resultados en un fichero Excel que contiene el uso de la memoria de las distintas funciones que componen cada código funcional, permitiendo configurar las distintas opciones de decodificación para cada bit stream, lo que permitirá estudiar las transacciones de datos entre las funciones. Ademas, el entorno debe permitir modificar de manera sencilla las funciones que se someten a estudio, por si fuera necesario incluir nuevas funciones, o modificar las existentes. |
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Resumen