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流模型是一种源于媒体处理的新型并行计算模型。然而H．264编码作为媒体处理领域中的重要应用，在与流模型适配时，却出现重要障碍，主要是由于相关性问题极大地限制了流化过程中数据级并行的开发。针对这个问题，首先根据编码算法分析了编码过程中遇到的相关性问题，然后为各主要编码模块分别提出解除相关性限制的数据并行编码方法。采用这些方法能够保证大数据并行粒度，最终达到高效并行流化编码的目的。实验表明采用数据并行流化编码方法，帧间预测、帧内预测、熵编码和去块滤波模块都获得了显著加速。