Procesamiento Digital de Audio en GPU con CUDA

Abstract

Muchos investigadores se han interesado en explorar el gran poder computacional de las últimas Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU – Graphics Processing Units) en aplicaciones fuera del dominio de los gráficos. Esta tendencia al desarrollo del GPU de propósito general (GPGPU – General Purpose on Graphics Processing Units) se ha intensificado con el lanzamiento de diversos APIs (Application Programming Interfaces) para GPU entre los que se destaca el lenguaje CUDA (Compute Unified Device Architecture) de la empresa NVIDIA. Gracias a estas herramientas de desarrollo el GPU ha sido ampliamente utilizado para resolver problemas de diversas índoles, como los de procesamiento de señales, que en muchos casos demandan una importante carga de recursos computacionales. En la producción musical, son empleados cada vez más algoritmos de gran demanda computacional. Para satisfacer esta demanda de potencia de cálculo, los usuarios adquieren hardware de procesamiento de audio sumamente costoso. En este Trabajo Especial de Grado se muestra una alternativa accesible y portable usando el GPU para el procesamiento digital de audio. Este trabajo presenta un método para procesar señales digitales de audio utilizando el GPU. Este enfoque explota el paralelismo de los multiprocesadores de las tarjetas de video para alcanzar un mejor rendimiento que en las implementaciones basadas en CPU. La efectividad de este enfoque es demostrada con la implementación en tiempo real y de forma paralela en el GPU, de algunos efectos de audio clásicos que son comúnmente utilizados en un entorno de producción musical. Se analizan dichos algoritmos tanto en CPU como en la Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU), comparando en qué casos es mejor realizar los cálculos en el GPU en lugar de en el CPU.