基于Mobile CPU-GPU協(xié)同計算.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來，桌面領(lǐng)域和移動終端的圖形處理器GPU（Graphics Processing Unit）的性能增速遠超摩爾定律。隨著硬件的快速發(fā)展，GPU的并行計算能力和可編程能力得以躍升，令PC甚至手持終端實現(xiàn)并行計算成為可能，并逐漸成為研究熱點。新近發(fā)布的開放運算語言標準OpenCL(Open Computing Language)和其嵌入式版本OpenCL Embedded Profile允許基于多核CPU、GPU以及其他特定加速器完成C

2、PU/GPU協(xié)同計算。雖已有相關(guān)基于GPU加速圖像和視頻計算的討論，但目前GPU加速語音算法的相關(guān)研究仍較少。
　　本文基于開源跨平臺編解碼器SpeeX中的聲學回音消除器AEC（Acoustic Echo Cancellation）展開研究，利用CPU/GPU異構(gòu)架構(gòu)和GPU并行計算能力完成CPU/GPU協(xié)同計算，以期提升系統(tǒng)整體性能和功耗比。CPU端算法改進基于提出的Magic Float算法；GPU端算法改進基于OpenCL

3、and Embedded Profile，在支持GPGPU的設(shè)備上對回聲消除的核心算法FFT、MDF、AUMDF算法進行效率改進與并行化。
　　CPU端算法改進包括：定浮點快速轉(zhuǎn)換、快速除法和平方根倒數(shù)算法等。前兩個算法提速5~8倍，第三個算法提速20~70倍。相對于原有依賴硬件平臺的fixed-point定點模擬算法，本算法僅需移位和減法操作完成較高精度計算，代碼版本統(tǒng)一且無需依賴FPU，可作為嵌入式平臺基礎(chǔ)算法。GPU端分別對

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