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Processamento de audio em tempo realutilizando dispositivos nao convencionais:
Processamento paralelo com Pure Data e GPU.
Andre Jucovsky [email protected]
Departamento de Ciencia da ComputacaoInstituto de Matematica e Estatıstica
Universidade de Sao Paulo
1 de outubro de 2011
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Objetivos da apresentacao
I Apresentar o ambiente Pure Data para processamento desinais em tempo real.
I Apresentar a plataforma GPU para processamento paralelo deproposito geral.
I Motivar a utilizacao de processamento paralelo utilizando PureData e GPU e apresentar alguns trabalhos em andamento.
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Estrutura da apresentacao
Processamento em tempo real utilizando dispositivos naoconvencionais
Pure Data (Pd)
GPU
Pd + GPU
Proximos passos
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Estrutura da apresentacao
Processamento em tempo real utilizando dispositivos naoconvencionais
Pure Data (Pd)
GPU
Pd + GPU
Proximos passos
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Processamento de audio em tempo real utilizandodispositivos nao convencionaisObjetivos do trabalho
Explorar limites e possibilidades de processamento de audio emtempo real utilizando dispositivos acessıveis em termos de custo etecnologia.
Estudos de caso:
I Microcontroladores: Arduino.
I Dispositivos moveis: Android OS.
I Processadores paralelos: GPU.
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Arduino
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ArduinoADC e DAC nativos no microcontrolador
Amostragem de um sinal de entrada utilizando ADC domicrocontrolador:
I Ate 10 bits de resolucao.
I 100 µs para obtencao de uma amostra.
I 10.000 Hz de taxa de amostragem.
Geracao de sinais de audio:
I PWM com resolucao de 8 bits.
I Frequencias ate 500 Hz.
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Arduino com Pure Data
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Android
Figura: Android rodando em um tablet.
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Android com Pure Data
A biblioteca libpd empacota as funcoes do Pd e:
I separa as funcoes de PDS da interface grafica e de drivers;
I transforma o Pd em uma biblioteca de sıntese eprocessamento de audio; e
I permite a comunicacao com codigo em outros ambientes.
Ja existem versoes para Android e iOS:
I http://gitorious.org/pdlib
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GPU: Graphics Processing Unit
Figura: Placa com GPU.
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Estrutura da apresentacao
Processamento em tempo real utilizando dispositivos naoconvencionais
Pure Data (Pd)
GPU
Pd + GPU
Proximos passos
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Pure Data (Pd)
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Pure Data (Pd)
Figura: Phase Vocoder, sampler, autotuner e ressıntese com controlearbitrario de parciais em tempo real.
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Pure Data (Pd)
Caracterısticas do projeto:
I Extensıvel em C.
I Licenca livre.
I Comunidade (suporte, codigo e manutencao).
Caracterısticas da ferramenta:
I Processamento em tempo real.
I Interface com inumeros dispositivos.
I Trabalha com audio, imagem e vıdeo.
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Pure Data (Pd)
Caracterısticas do processamento em tempo real no Pd:
I Os sinais fluem atraves de objetos e sao modificados.
I A computacao e realizada em blocos com fatores desobreposicao e reamostragem.
I Um “contexto PDS” e armazenado para cada tela.
I Algoritmo de ordenacao das rotinas de PDS.
I Memoria compartilhada para execucao das funcoes de PDS.
I Alocacao de sinais para os inlets e outlets de cada objeto,compartilhando uma mesma porcao de memoria sempre quepossıvel.
I Transferencia de memoria ocorre somente quando existealteracao no tamanho do bloco ou na taxa de amostragem.
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Pd e paralelismo
Motivacoes para o processamento paralelo de sinais no Pd:
I Implementacao do modelo de processamento de fluxos dedados.
I Alta taxa de fluxo de dados.
I Processamento de grande numero de canais.
I Processamento de blocos de dados grandes.
I Funcoes PDS do Pd com paralelismo de dados diretamentemapeavel para GPU.
I Aplicacao da tecnologia de forma seletiva de forma a trazer omaior benefıcio para cada aplicacao.
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Pd e paralelismo
Possibilidades de extensao:
I Patches.
I Externals.
I Modificacao do codigo fonte.
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Pd e CUDA
Projeto em andamento: PdCUDA.
I Interface de Pd com CUDA.
I GPGPU, processamento de fluxos de dados e Pd.
I Prova de conceito e avaliacao de desempenho.
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Estrutura da apresentacao
Processamento em tempo real utilizando dispositivos naoconvencionais
Pure Data (Pd)
GPU
Pd + GPU
Proximos passos
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GPU: Graphics Processing UnitPipeline grafica
Figura: Pipeline de renderizacao 3D.
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GPU: Graphics Processing UnitMotivacao: sistemas graficos tradicionais
Caracterısticas dos sistemas graficos:
I Alto requerimento computacional.
I Alto grau de paralelismo.
I Alta taxa de fluxo de dados.
Questoes crıticas em sistemas graficos:
I Computacao versus comunicacao.
I Computacao versus controle.
I Paralelismo de dados e de tarefas.
I Balanco entre funcoes fixas e unidades programaveis.
I Performance versus flexibilidade.
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GPU: Graphics Processing UnitComparacao entre CPU e GPU
Figura: A GPU devota mais transistores para processamento do que paracontrole de fluxo e enderecamento.
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GPU: Graphics Processing UnitPipeline grafica
Processamento de vertices
Geracao de fragmentos
Processamento de fragmentos
Composicao da imagem
Vertices, arestas e outros parametros
Primitivas graficas visıveis
Fragmentos
Pixeis
Texturas
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GPU: Graphics Processing UnitProcessamento de proposito geral utilizando o modelo de fluxo de dados
Processamento programavel
Processamento programavel
Processamento programavel
Processamento programavel
Especificacao do domınio do problema
Tipos arbitrarios
Tipos arbitrarios
Tipos arbitrarios
Memoria
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Tecnicas de programacao para GPU (1/3)GPU para graficos
Geracao de imagens:
I Entrada: vertices, arestas e texturas.
I Processamento: funcoes fixas e programaveis paraprocessamento de vertices, primitivas e fragmentos.
I Saıda: Fluxo de imagens para exibicao na tela.
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Tecnicas de programacao para GPU (2/3)GPU para programacao de proposito geral
Programacao de proposito geral (modelo antigo):
I Entrada: vertices, arestas e texturas que representam tiposde dados em um domınio de computacao de interesse.
I Processamento: funcoes fixas e programaveis paraprocessamento de vertices, primitivas e fragmentos.
I Saıda: areas de memoria com os resultados das operacoes.
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Tecnicas de programacao para GPU (3/3)GPU para programacao de proposito geral
Programacao de proposito geral (modelo recente):
I Entrada: especificacao da computacao atraves de modelo defluxo de dados.
I Processamento: aplicacao das funcoes nos fluxos de entradautilizando paralelismo de tarefas e de dados.
I Saıda: fluxo de dados resultante.
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GPGPUProblemas adaptados para solucao com GPU
Exemplos de domınios mapeados para GPU:
I Processamento de sinais.
I Simulacoes biologicas.
I Simulacoes fısicas.
I Metodos de algebra linear.
I Metodos de equacoes diferenciais.
I Indexacao e busca.
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GPU: Processamento de sinais usando GPU.
Trabalhos relacionados:
I FFT paralela.
I DCT paralela.
I DWT paralela.
I Audio 3D.
I GPGPU e arcaboucos para processamento de fluxos de dados.
I Integracao com Pure Data.
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Programacao de proposito geral usando GPUExemplo: Transformada de Fourier
Xj =N−1∑k=0
xk .e−ijk2π/N
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GPU: Graphics Processing UnitPropostas de estudo
Processamentos computacionalmente pesados:
I Morphing em tempo real.
I Phase Vocoder com analise e ressıntese em tempo real.
I Auralizacao utilizando respostas impulsivas medidas ousimulacao atraves de modelos geometricos.
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Estrutura da apresentacao
Processamento em tempo real utilizando dispositivos naoconvencionais
Pure Data (Pd)
GPU
Pd + GPU
Proximos passos
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Pd + GPUPdCUDA
Caracterısticas da plataforma CUDA:
I Voltada para GPGPU.
I Placas de vıdeo → coprocessadores paralelos.
I Aritmetica de vetores e logica organizada em blocos dethreads.
I Hardware programavel para operacoes de ponto flutuante.
I Foi escolhida para este projeto por ser mais adequado paraGPGPU, menos geral (e portanto menos complexo) queOpenCL, mas facilmente adaptavel.
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Pd + GPUPdCUDA
Objetivos do projeto PdCUDA:
I Permitir ajustes para melhor desempenho de aplicacoesespecıficas.
I Gerenciar sistematicamente o desempenho sempre que forpossıvel.
I Minimizar a transferencia de dados e, se possıvel, executa-laconcorrentemente com outras threads.
I Produzir uma interface de usuario que nao seja ambıgua.
I Adaptar o agendador PDS do Pd para levar em contadiferentes tipos de GPU.
I Medir o desempenho das rotinas em GPU.
I Atingir eficiencia no desempenho do PDS.
I Utilizar o melhor tipo de memoria para cada funcao (exemplo:osciladores de leitura a tabela utilizando texturas).
I Prover um ambiente para o desenvolvimento de patches eexternals.
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Pd + GPUPdCUDA
Figura: Casos de uso em ordem crescente de complexidade. Retangulosescuros representam funcoes executadas na GPU.
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Pd + GPUPdCUDA
Pontos importantes para implementacao:
I Traducao de rotinas de PDS e estruturas de dados.
I Extensao do contexto PDS.
I Sobreposicao de alocacao de memoria e computacao.I Modificacoes no agendamento das rotinas de PDS:
I Busca em largura nas rotinas de alocacao.I Busca em profundidade nas rotinas de computacao, levando
em conta a dependencia da transferencia de memoria.
I Separacao entre espacos de memoria.
I Interface de usuario.
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Pd + GPUPdCUDA
Medicao de desempenho:
I Taxa de processamento (throughput): GFLOPS.
I Uso de memoria: MB.
I Taxa de transferencia de dados: MB/s.
I Latencia na transferencia de memoria: µs.
I Instrucoes por ciclo.
I Taxas de cache-hits e cache-misses.
I Instrucoes por byte.
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Estrutura da apresentacao
Processamento em tempo real utilizando dispositivos naoconvencionais
Pure Data (Pd)
GPU
Pd + GPU
Proximos passos
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Pd + GPUProximos passos
I Rodar o codigo numa placa NVIDIA.
I Implementacao de uma interface para visualizacao da analisede desempenho.
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Obrigado pela atencao.
Dados de contato:
I Meu email: [email protected]
I Esta apresentacao: http://www.ime.usp.br/~ajb/
I CM no IME: http://compmus.ime.usp.br/