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書中字有黃金屋 問題的答案無所不包論文書籍站 4k 30fps容量

另外網站畫面大小/每秒幅數也說明：選項 1 選項 1 最大位元率（Mbps） （高品質/標準） 最長時間長度 r 3840 × 2160（4K UHD）；30p 2 144 29 分59 秒 3 s 3840 × 2160（4K UHD）；25p 2 144 29 分59 秒 3 t 3840 × 2160（4K UHD）；24p 2 144 29 分59 秒 3

國立陽明交通大學 電子研究所 李鎮宜所指導 黃成漢的 量化卷積神經網路之視訊注視點超解析度成像處理器設計 （2021），提出4k 30fps容量關鍵因素是什麼，來自於超解析度成像、人工智慧、卷積神經網路、邊緣計算、模型量化、特殊應用晶片。

而第二篇論文國立交通大學 電子研究所 張添烜所指導 楊雲翔的 具率失真最佳化之高效移動估測設計 （2017），提出因為有 率失真、移動估測、硬體設計的重點而找出了 4k 30fps容量的解答。

最後網站Google Pixel 7 技術規格則補充：影片 後置鏡頭· 4K 錄影(30 FPS、60 FPS) 1080p 錄影(30 FPS、60 FPS) · 前置鏡頭· ... 儲存空間規格所列的數字是指格式化之前的容量，經過格式化的實際容量會略減。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了4k 30fps容量，大家也想知道這些：

4k 30fps容量進入發燒排行的影片

新一代的《微軟模擬飛行》，主打就是擬真的飛行體驗以及細緻的遊戲畫面，有媒體在參與BETA測試時，以4K的畫質遊玩，使用2080Ti顯卡，FPS竟然只有30到40幀。而且遊戲的總容量，竟然高達120G以上，可以堪稱是新一代的硬體殺手！

今日清晨官方公布了最新的遊戲預告片，展示了多款玩家可以在遊戲中實際駕駛的飛機型號，除了有許多經典的小飛機之外，新型空中巴士A320 NEO、波音747-8型廣體飛機，都會出現在遊戲當中。還有許多機場場景，像是大家熟悉的洛杉磯國際機場，以及紐約的甘迺迪國際機場，也包含了許多所謂國內線的小型機場景觀。而且在場景的建構上，幾乎是完整的呈現了現實生活中，機場的設計樣貌。遊戲預計在下周8月18號，先在PC平台上推出，官方也宣布遊戲上市之後，將支援VR裝置，悶壞了沒辦法出國，那就到《微軟模擬飛行》過過乾癮吧！

(C) Microsoft 2020


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量化卷積神經網路之視訊注視點超解析度成像處理器設計

為了解決4k 30fps容量的問題，作者黃成漢 這樣論述：

邊緣運算(edge computing)是將人工智慧應用到日常生活很重要的環節，用途包含醫療診斷、穿戴裝置、自駕車等等。相對於將資料傳輸到遠端伺服器處理的雲端計算，邊緣計算少了網路傳輸的延遲，更適合在需要即時處理的應用上。量化可將浮點數(floating-point)神經網路模型轉為bit數小的定點數(fixed-point)模型，可以提升運算效率，並減少存儲空間。而低功耗的藍芽模組(Bluetooth Low Energy, BLE)，成為邊緣裝置傳輸資料的主流。本論文中，我們首先提出了一套方法搜索定點數模型位元寬度(bit-width)以及剪裁值(clipping value)，降低量化

時造成的精確度損失。沒有引介其他參數和額外訓練過程，甚至可以在平均4 bit底下得到極佳的結果，微調量化後的模型權重後還可以達到相同甚至更高的精確度。為了使視訊傳輸達到藍芽低功耗(BLE)的低傳輸率，我們降低傳輸時的解析度，並使用注視點超解析度影片成像技術(foveated video super-resolution)，於邊緣裝置還原回高解析度。本論文提出一個基於卷積神經網路(CNN)的FVSR處理器架構，結合特徵暫存(feature buffer)，就我們所知，本論文為第一個使用空間與時域的特徵的設計。利用層融合(layer fusion)架構降低對DRAM的存儲次數，減少耗能以及存儲的延

遲時間。相比傳統算法，量化後的FVSR模型更能復原細節輪廓。我們使用Xilinx Ultrascale+ ZCU-106現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA)驗證系統，使用了178 K個查找表(LUT)與231 K個正反器(flip-flop)，以及265 Kb區塊隨機存取記憶體(Block RAM)。在150 MHz的工作頻率下，本加速器可以15 FPS速率輸出Full HD的影片。

具率失真最佳化之高效移動估測設計

為了解決4k 30fps容量的問題，作者楊雲翔 這樣論述：

本論文提出具率失真估測的幀間預測即時硬體加速器設計，解決傳統做法由於高資料相依性問題，導致低硬體使用率與高硬體花費成本與計算時間之缺點。因此在整數移動估測中，PU16x16, PU16x8(PU8x16), 與PU8x8 的資料處理我們以全交錯式排程，犧牲BD-rate 微幅提升來換取無資料相依性的預測編碼區塊同時交錯運算，最終提升8.73%的硬體平均使用效率與降低38.63%硬體成本。在分像素移動估測設計方面，為了降低因大量分像素點需內插所產生的高硬體花費成本，我們提出硬體資源導向的分像素點設計排程，在面臨相同的規格限制下將原先所需硬體套數降低46.67%且維持原先相同的執行時間。而在整係

數離散餘弦變換硬體設計我們換採取對角式位址記憶體存讀取方式，使記憶體控制複雜度簡單化且能在最短時間內完成存讀取。在碼率估測硬體設計部分，由於前後級硬體資料掃描方向不一致造成資料相依性，我們提出對應位址轉換控制，解決資料相依性問題。實驗結果在HM13.0 BD-rate 效能的表現，在YUV 分別降低了4.9%、7.8%及8.1%，設計的硬體以TSMC 40nm 的技術合成，需要622.05K 邏輯閘數目及30.6875K 位元組的晶片內建記憶體。在工作頻率400MHz 的情況下，可支援Biprediction編碼每秒30 張4Kx2K 畫面大小的影片。

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