随着视频数据的应用场景越来越丰富,对视频编码器性能的要求也越来越高,传统的编码标准已经难以适应各类场景的需求。新一代高性能视频编码标准HEVC致力于大幅度提高压缩性能,在保持编码质量的前提下减小平均码率。相对于目前常用的视频编码标准H.264而言,新标准的压缩性能是以计算复杂度为代价换取的,较高的编码复杂度阻碍了 HEVC在很多场景的实际应用。与此同时,近年来微处理器领域基于CUDA的GPU计算速度实现了迅猛发展,为HEVC编码标准通过GPU进行优化提供了可能。本文基于GPU并行计算能力对HEVC编码器进行了优化,实现了 HEVC编码器编码速度的提升。本文的主要工作如下:1.文章阐述了 HEVC编码器的整体流程,从HEVC和GPU编程角度分析了 GPU基础上优化关键技术,提出了一种基于CPU和GPU平台的编码器框架。2.对编码器框架中并行化整像素运动估计算法进行了详细的研究、设计与实现。同时,完成了分像素插值算法的并行化设计与实现,进一步提高了编码的速度。此外,为了提高CPU任务的处理速度、减少GPU的等待时间,提出了一种帧间CU快速划分算法。3.基于上述研究与设计,对优化后的编码器进行了实验测试。将提出的算法在官方测试模型HM16.0上进行了实现,实验结果证明:对于大部分测试序列而言,优化后的编码器可以在保持编码性能基础上,大幅度提高编码速度;而对于少数内容运动较为剧烈的测试序列而言,文章设计的算法牺牲了一些编码质量但换取了性能和编码速度的平衡。