和提到的是一种基于CPU和GPU的AVS（音频视频编码标准）视频并行编码方法，旨在提高编码速度，实现对高分辨率视频的实时编码。该方法结合了CPU和GPU的处理能力，利用GPU进行运动估计算法、整数变换和量化等计算密集型任务。
【主要内容】中指出，AVS视频标准因其高效的压缩性能和良好的网络适应性，在数字视频领域有广泛的应用。为了加速AVS编码并实现实时编码，研究者提出了一种并行处理的方法，利用GPU的并行计算能力来处理编码过程中的关键步骤，如运动估计、整数变换和量化，这些步骤通常需要大量的计算资源。
AVS视频编码器通常包含多个技术模块，例如变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测和环路滤波等。这些模块共同作用以压缩视频数据，减少存储和传输的需求。在传统编码器中，CPU负责大部分的逻辑控制和计算。然而，随着视频分辨率的提高，如1920x1080的高清视频，CPU可能无法及时处理所有计算任务，导致编码速度下降。
因此，提出的基于CPU+GPU的并行编码方法旨在解决这个问题。GPU（图形处理器）由于其大规模并行处理架构，非常适合执行重复性和计算密集型任务。将运动估计、整数变换和量化等任务转移到GPU上，可以显著提高编码效率。实验结果显示，这种方法能够实现对1920x1080分辨率视频的实时编码，满足了数字视频应用对快速编码的需求。
这种方法的应用对于提升视频编码效率，特别是在实时视频流、在线视频服务、视频会议、监控系统等领域具有重要意义。通过CPU和GPU的协同工作，可以充分利用硬件资源，降低系统的计算延迟，为用户提供更流畅、无卡顿的视频体验。
基于CPU+GPU的AVS视频并行编码方法是利用现代计算机硬件架构优化视频编码过程的一种策略，它结合了CPU的控制能力和GPU的并行计算能力，实现了高效、实时的视频编码，尤其适合处理高分辨率的视频内容。这种方法对于推动数字视频技术的发展，优化视频服务的质量，有着重要的理论和实际价值。
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