基于Mobile CPU-GPU協(xié)同計(jì)算.pdf

1、近年來(lái)，桌面領(lǐng)域和移動(dòng)終端的圖形處理器GPU（Graphics Processing Unit）的性能增速遠(yuǎn)超摩爾定律。隨著硬件的快速發(fā)展，GPU的并行計(jì)算能力和可編程能力得以躍升，令PC甚至手持終端實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算成為可能，并逐漸成為研究熱點(diǎn)。新近發(fā)布的開(kāi)放運(yùn)算語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)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(jì)算。雖已有相關(guān)基于GPU加速圖像和視頻計(jì)算的討論，但目前GPU加速語(yǔ)音算法的相關(guān)研究仍較少。
　　本文基于開(kāi)源跨平臺(tái)編解碼器SpeeX中的聲學(xué)回音消除器AEC（Acoustic Echo Cancellation）展開(kāi)研究，利用CPU/GPU異構(gòu)架構(gòu)和GPU并行計(jì)算能力完成CPU/GPU協(xié)同計(jì)算，以期提升系統(tǒng)整體性能和功耗比。CPU端算法改進(jìn)基于提出的Magic Float算法；GPU端算法改進(jìn)基于OpenCL

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