| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2024-07-06 16:30
組込GPGPU と RDMA によるリアルタイム ANC システム ○鎌土記良・千葉大将・川瀬智子・小塚詩穂里・伊藤弘章・中山 彰(NTT) EA2024-17 |
| 抄録 |
(和) |
昨今の非線形・深層学習を用いた音響信号処理の性能向上に対し、サブミリ秒の極低遅延でのハードリアルタイム処理を小型かつ低消費電力で満たすハードウェア要件が課題となっている。我々は豊富な計算資源を活用でき小型・低消費電力を実現可能な組込 GPGPU に着目した。一方、組込 GPGPU ハードウェアは DSP と異なりソフトリアルタイム性しか満たさないため、遅延ならびにジッタが発生し、要件を満たさない。そこで、我々は組込 GPGPU のメモリモデルと RDMA に音響信号経路を最適化することで遅延ジッタを抑え、極低遅延動作を可能にするシステムを開発した。本稿では本システムの詳細ならびに本システムを ANC 処理に適用した際における有効性について述べる。 |
| (英) |
In order to improve the performance of acoustic signal processing using nonlinear and deep learning, hardware requirements for hard real-time processing with extremely low latency of sub-milliseconds, small size, and low power consumption have become a challenge. We focused on embedded GPGPUs, which can utilize abundant computational resources and achieve small size and low power consumption. On the other hand, unlike DSPs, embedded GPGPU hardware only satisfies soft real-time performance, which causes delays and jitter and does not meet the requirements. Therefore, we have developed a system that optimizes the memory model of the embedded GPGPU and the acoustic signal path to RDMA to suppress delay jitter and enable ultra-low latency operation. This paper describes the details of the system and its effectiveness when applied to ANC processing. |
| キーワード |
(和) |
リアルタイムシステム / GPGPU / HPC / 組み込みソフトウェア / ANC / / / |
| (英) |
Real-time systems / GPGPU / HPC / Embedded system / Active Noise Control / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 94, EA2024-17, pp. 34-41, 2024年7月. |
| 資料番号 |
EA2024-17 |
| 発行日 |
2024-06-29 (EA) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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EA2024-17 |