Luận văn ứng dụng công nghệ tính toán đa dụng trên các bộ xử lý đồ họa đa lõi của nvidia trong bài toán mã hóa âm thanh chuẩn aac

Tài liệu ứng dụng công nghệ tính toán gpu nvidia trong mã hóa aac tổng hợp lý thuyết và thực hành, phục vụ học tập ngành hiện nay

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2011

75
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC HÌNH VẼ

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ

1. CHƯƠNG 1: ÂM THANH KĨ THUẬT SỐ

1.1. Âm Thanh Kỹ Thuật Số

1.2. PCM. Định Dạng và Chuẩn Âm Thanh Số

1.3. Các Chuẩn Âm Thanh Số. Kiểu Tập và Định Dạng Tập

1.4. Header và Siêu dữ liệu. Chuẩn MPEG-AAC

1.4.1. Tổng quan về MPEG-4AC

1.4.2. Mã Hóa Mộ Đụn

1.4.3. Các Định Dạng Chia

2. CHƯƠNG 2: LẬP TRÌNH ĐA DỤNG TRÊN CÁC BỘ XỬ LÝ ĐỒ HỌA ĐA LÕI CỦA NVIDIA

2.1. Bộ Xử Lý Đồ Họa GPU

2.2. Kiến Trúc Tính Toán trên GPU Tesla

2.3. Mô Hình Lập Trình Song Song CUDA

2.4. Những mặt hạn chế của CUDA

2.5. Thiết Lập Môi Trường Tính Toán CUDA

2.5.1. Môi trường phần cứng

2.5.2. Bộ công cụ phát triển phần miễm

3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH GIẢI THUẬT MÃ HÓA AAC

3.1. Thuật Toán Mã Hóa A AC

3.2. LLMG hitch nh thanh

3.3. Diễn chính khuếch đại (Gain Control)

3.4. Filter Bank va Block Switching

3.5. Định dạng nhiễu thời gian(Temnoral Noise Shaping(TNS))

3.6. Lượng tử hóa và Mã Hóa

3.7. Mã hỏa không mắt mất thông Tùn

3.8. Khả Năng Song Song Hóa của quá trìhh mã hỏa AÁC

3.9. Phân Tích Thời Gian Ma Ilda AAC

4. CHƯƠNG 4: CẢI THIỆN HIỆU XĂNG MÃ HỎA ACC VỚI CÁC BỘ XỬ LÝ ĐÔ HỌA ĐA LỖI NVIDIA

4.1. Thực Hiện Hiển Đổi Tuần FIFT Trên Cuảa

4.2. Tăng Tốc Độ Mã Hóa AAC

4.3. Kết Quả Thực Nợ

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Mã Hóa AAC và GPU NVIDIA Đa Lõi Xu Hướng Mới

Sự phát triển của công nghệ thông tin và truyền thông đã ảnh hưởng sâu sắc đến mọi lĩnh vực. Dữ liệu, từ văn bản, hình ảnh, âm thanh, đến video, đều đã được số hóa. Trong lĩnh vực âm thanh, có sự chuyển đổi mạnh mẽ về thiết bị, cách thức thưởng thức, và phân phối âm thanh, đặc biệt là âm nhạc. Các thiết bị âm thanh kỹ thuật số ngày càng phổ biến với sự tiện dụng và chất lượng được cải tiến không ngừng. Cách thức phân phối âm thanh cũng thay đổi, đặc biệt trong lĩnh vực âm nhạc, nghe nhạc trực tuyến đang dần thay thế nhà hát và băng đĩa. Các chuẩn âm thanh không ngừng được cải tiến để có được chất lượng tốt hơn, hiệu suất mã hóa/giải mã cao hơn và phù hợp với việc nghe trực tuyến hơn. Sự ra đời của chuẩn âm thanh MPEG AAC cũng không nằm ngoài mục đích trên. Bên cạnh việc cải tiến về chất lượng âm thanh, việc cải tiến về tốc độ mã hóa/giải mã cũng là một vấn đề rất đáng quan tâm. Yếu tố chính ảnh hưởng tới quá trình cải tiến này là năng lực của các hệ thống phần cứng hỗ trợ mã hóa/giải mã, và giải thuật cũng như chương trình mã hóa/giải mã trên các hệ thống phần cứng này. Xu hướng cho thấy các hệ thống vi xử lý đã được trang bị công nghệ tính toán song song đang dần dần được áp dụng vào công nghệ mã hóa/giải mã nói chung và cho bài toán mã hóa âm thanh nói riêng. Cùng với sự phát triển về mặt thuật toán, phần mềm, lĩnh vực phần cứng cũng đã có những bước phát triển vượt bậc. Khi các mạch điện tử gần như đã đạt tới giới hạn về tốc độ, việc xây dựng các bộ xử lý đa lõi (2, 4, 8 lõi) và nhiều lõi (hàng, chục tới hàng trăm lõi) đang trở thành xu hướng phát triển để nâng cao sức mạnh tính toán của hệ thống. Sự ra đời của các bộ xử lý đồ họa (GPU) với hàng trăm bộ xử lý vô hướng có khả năng xử lý song song cao đã mang lại một phương thức mới để nâng cao tốc độ tính toán. Đặc biệt, với sự ra đời của các bộ xử lý đồ họa theo kiến trúc Tesla chuyên dụng cho tính toán hiệu năng cao của NVIDIA và bộ công cụ lập trình CUDA, việc lập trình tính toán trên các bộ xử lý đồ họa trở nên mạnh mẽ và tiện lợi hơn cho các ứng dụng đồ họa cũng như phi đồ họa. GPU NVIDIA đang là một lựa chọn mới để tăng tốc độ tính toán và giải quyết các bài toán tính toán hiệu năng cao.

1.1. Tiềm Năng Ứng Dụng GPU trong Xử Lý Âm Thanh Kỹ Thuật Số

Các bài toán xử lý âm thanh kỹ thuật số thường đòi hỏi khối lượng tính toán lớn, đặc biệt là trong các tác vụ như mã hóa, giải mã, và xử lý tín hiệu thời gian thực. Việc tận dụng khả năng tính toán song song của GPU NVIDIA có thể mang lại hiệu quả đáng kể trong việc tăng tốc độ xử lý. Theo tài liệu, các GPU NVIDIA với kiến trúc CUDA cung cấp môi trường lập trình thuận tiện để khai thác sức mạnh tính toán song song của GPU, giúp giảm đáng kể thời gian xử lý so với việc sử dụng CPU truyền thống.

1.2. Chuẩn AAC và Vấn Đề Hiệu Năng Mã Hóa Âm Thanh Thời Gian Thực

Chuẩn AAC (Advanced Audio Coding) là một chuẩn mã hóa âm thanh kỹ thuật số phổ biến, được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng truyền phát nhạc trực tuyến và lưu trữ âm thanh. Tuy nhiên, quá trình mã hóa AAC có thể tốn nhiều thời gian, đặc biệt là khi xử lý các file âm thanh có độ phân giải cao. Việc tối ưu hóa hiệu năng mã hóa AAC là rất quan trọng để đảm bảo trải nghiệm người dùng tốt trong các ứng dụng thời gian thực. Một trong những thách thức lớn là tìm ra cách tối ưu hóa mã hóa AAC để đáp ứng yêu cầu về hiệu suất của các ứng dụng này.

II. Thách Thức Tăng Tốc Mã Hóa AAC Giải Pháp Tính Toán Song Song

Mặc dù chuẩn AAC mang lại chất lượng âm thanh tốt và hiệu quả nén cao, quá trình mã hóa vẫn đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán, đặc biệt là các bước như biến đổi Fourier nhanh (FFT) và lượng tử hóa. Điều này gây ra thách thức trong việc triển khai mã hóa AAC thời gian thực trên các thiết bị di động hoặc các hệ thống nhúng có tài nguyên hạn chế. Việc tận dụng kiến trúc tính toán song song của GPU NVIDIA có thể là một giải pháp hiệu quả để vượt qua những thách thức này. Tuy nhiên, việc chuyển đổi các giải thuật mã hóa AAC tuần tự sang các giải thuật song song để chạy trên GPU đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả giải thuật mã hóa AAC và kiến trúc GPU NVIDIA. Cần có phương pháp hiệu quả để phân tích và xác định các phần của giải thuật mã hóa AAC có thể được song song hóa và tối ưu hóa để tận dụng tối đa sức mạnh của GPU.

2.1. Phân Tích Độ Phức Tạp Tính Toán của Thuật Toán Mã Hóa AAC

Để xác định tiềm năng tăng tốc bằng GPU, cần phân tích kỹ lưỡng độ phức tạp tính toán của từng bước trong thuật toán mã hóa AAC. Theo luận văn gốc, việc đo đạc thời gian thực hiện của từng bước trong quy trình mã hóa AAC là cần thiết để xác định những phần cần được song song hóa. Các bước như biến đổi MDCT (Modified Discrete Cosine Transform), lượng tử hóa, và mã hóa Huffman thường chiếm phần lớn thời gian xử lý và là những ứng cử viên tiềm năng cho việc song song hóa.

2.2. Xác Định Các Khả Năng Song Song Hóa Trong Mã Hóa AAC

Một số bước trong quá trình mã hóa AAC có thể được thực hiện song song trên nhiều lõi của GPU NVIDIA. Chẳng hạn, quá trình biến đổi MDCT có thể được song song hóa bằng cách chia dữ liệu đầu vào thành các khối nhỏ và xử lý mỗi khối trên một lõi khác nhau. Tương tự, quá trình lượng tử hóamã hóa Huffman cũng có thể được song song hóa bằng cách sử dụng các kỹ thuật như phân vùng dữ liệu và lập lịch tác vụ.

III. Phương Pháp Tăng Tốc Mã Hóa AAC trên GPU NVIDIA Lập Trình CUDA

Để khai thác sức mạnh tính toán song song của GPU NVIDIA, cần sử dụng các công cụ và kỹ thuật lập trình phù hợp. CUDA (Compute Unified Device Architecture) là một nền tảng lập trình song song và một API (Application Programming Interface) do NVIDIA phát triển, cho phép các nhà phát triển sử dụng GPU NVIDIA cho mục đích tính toán đa năng (GPGPU). Sử dụng CUDA, có thể viết các chương trình C/C++ chạy trên GPU và tận dụng hàng ngàn lõi xử lý để thực hiện các phép tính song song. Việc sử dụng CUDA để triển khai các giải thuật mã hóa AAC trên GPU NVIDIA có thể mang lại hiệu quả tăng tốc đáng kể.

3.1. Tổng Quan về Lập Trình CUDA cho Tính Toán Hiệu Năng Cao

CUDA cung cấp một mô hình lập trình tương đối đơn giản, cho phép các nhà phát triển viết mã chạy trên GPU mà không cần phải hiểu sâu về kiến trúc phần cứng. Mô hình lập trình CUDA dựa trên khái niệm kernel, là các hàm C/C++ được thực thi song song trên nhiều lõi của GPU. CUDA cũng cung cấp các API để quản lý bộ nhớ GPU, truyền dữ liệu giữa CPU và GPU, và đồng bộ hóa các tác vụ song song.

3.2. Chuyển Đổi Giải Thuật Mã Hóa AAC Tuần Tự Sang Mã CUDA

Việc chuyển đổi một giải thuật mã hóa AAC tuần tự sang mã CUDA đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả giải thuật và mô hình lập trình CUDA. Cần xác định các phần của giải thuật có thể được song song hóa và viết mã CUDA để thực hiện các phép tính này trên GPU. Quá trình này thường bao gồm việc chia dữ liệu đầu vào thành các khối nhỏ, sao chép dữ liệu sang bộ nhớ GPU, thực thi kernel CUDA trên các khối dữ liệu, và sao chép kết quả trở lại CPU.

3.3. Tối Ưu Hóa Mã CUDA để Đạt Hiệu Suất Mã Hóa AAC Cao Nhất

Sau khi chuyển đổi giải thuật mã hóa AAC sang mã CUDA, cần tối ưu hóa mã CUDA để đạt hiệu suất cao nhất. Các kỹ thuật tối ưu hóa CUDA bao gồm giảm thiểu số lượng truy cập bộ nhớ toàn cục, sử dụng bộ nhớ chia sẻ để lưu trữ dữ liệu cục bộ, và sử dụng các hàm toán học tích hợp sẵn của GPU để thực hiện các phép tính phức tạp. Việc tối ưu hóa mã CUDA có thể mang lại sự cải thiện đáng kể về hiệu suất mã hóa AAC.

IV. Kết Quả Đánh Giá Hiệu Suất Mã Hóa AAC Cải Thiện Nhờ CUDA

Sau khi triển khai và tối ưu hóa các giải thuật mã hóa AAC trên GPU NVIDIA bằng CUDA, cần đánh giá hiệu suất đạt được. Điều này bao gồm việc đo đạc thời gian mã hóa cho các file âm thanh khác nhau và so sánh với thời gian mã hóa trên CPU. Theo luận văn, việc song song hóa một phần trong quá trình mã hóa có thể cải thiện tốc độ mã hóa lên gấp hơn hai lần (trên hệ thống thử nghiệm). Cần phân tích kỹ lưỡng các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất, như kích thước khối dữ liệu, băng thông bộ nhớ, và số lượng lõi GPU được sử dụng.

4.1. So Sánh Thời Gian Mã Hóa AAC trên CPU và GPU NVIDIA

Việc so sánh thời gian mã hóa trên CPU và GPU NVIDIA cho phép đánh giá mức độ tăng tốc đạt được nhờ sử dụng tính toán song song. Cần sử dụng các file âm thanh khác nhau với kích thước và độ phức tạp khác nhau để có được kết quả đánh giá toàn diện. Kết quả so sánh có thể được trình bày dưới dạng biểu đồ hoặc bảng để dễ dàng so sánh.

4.2. Phân Tích Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hiệu Năng Mã Hóa AAC

Hiệu năng mã hóa AAC trên GPU NVIDIA có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, như kích thước khối dữ liệu, băng thông bộ nhớ, và số lượng lõi GPU được sử dụng. Cần phân tích kỹ lưỡng các yếu tố này để xác định các điểm nghẽn và tìm cách tối ưu hóa hiệu suất. Ví dụ, việc tăng kích thước khối dữ liệu có thể giảm số lượng truy cập bộ nhớ, nhưng cũng có thể làm giảm mức độ song song hóa.

V. Ứng Dụng Thực Tế Tương Lai Mã Hóa AAC Thời Gian Thực trên GPU

Việc tăng tốc mã hóa AAC bằng GPU NVIDIA có thể mở ra nhiều ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong các lĩnh vực như truyền phát nhạc trực tuyến, chỉnh sửa âm thanh, và xử lý âm thanh thời gian thực. Với hiệu suất được cải thiện, có thể triển khai các ứng dụng mã hóa AAC thời gian thực trên các thiết bị di động hoặc các hệ thống nhúng mà trước đây không khả thi. Ngoài ra, có thể kết hợp kỹ thuật này với các kỹ thuật khác, như tối ưu hóa mã hóa AAC để đạt được hiệu suất cao nhất.

5.1. Ứng Dụng Mã Hóa AAC Tăng Tốc Trong Truyền Phát Nhạc Trực Tuyến

Trong các ứng dụng truyền phát nhạc trực tuyến, việc mã hóa âm thanh thời gian thực là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng âm thanh tốt và độ trễ thấp. Việc sử dụng GPU NVIDIA để tăng tốc mã hóa AAC có thể giúp giảm đáng kể độ trễ và cải thiện trải nghiệm người dùng.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Kết Hợp CUDA và OpenCL Cho Mã Hóa AAC

Ngoài CUDA, OpenCL (Open Computing Language) cũng là một nền tảng lập trình song song phổ biến cho GPU. Trong tương lai, có thể nghiên cứu kết hợp CUDAOpenCL để triển khai các giải thuật mã hóa AAC trên nhiều loại GPU khác nhau, không chỉ GPU NVIDIA. Điều này có thể giúp tăng tính linh hoạt và khả năng tương thích của các ứng dụng mã hóa AAC.

VI. Kết Luận GPU NVIDIA Bước Đột Phá Trong Mã Hóa Âm Thanh AAC

Ứng dụng công nghệ tính toán đa dụng trên GPU NVIDIA đã chứng minh được tiềm năng to lớn trong việc tăng tốc mã hóa âm thanh AAC. Bằng cách tận dụng kiến trúc tính toán song song của GPU và sử dụng các công cụ lập trình như CUDA, có thể cải thiện đáng kể hiệu suất mã hóa và mở ra nhiều ứng dụng thực tế mới. Luận văn này đã đóng góp vào việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp tối ưu hóa mã hóa AAC và thúc đẩy sự ứng dụng của GPU trong lĩnh vực xử lý âm thanh.

6.1. Tóm Tắt Các Kết Quả Nghiên Cứu Chính và Đóng Góp Mới

Luận văn đã trình bày các kết quả nghiên cứu về việc phân tích, thiết kế, và triển khai các giải thuật mã hóa AAC trên GPU NVIDIA. Đóng góp chính của luận văn là việc đề xuất các phương pháp song song hóa hiệu quả, cải thiện tốc độ mã hóa một cách đáng kể.

6.2. Nhận Định Về Tiềm Năng Phát Triển và Ứng Dụng Của Công Nghệ

Công nghệ sử dụng GPU NVIDIA cho mã hóa âm thanh AAC có tiềm năng phát triển và ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như truyền phát nhạc trực tuyến, chỉnh sửa âm thanh, và xử lý âm thanh thời gian thực. Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này có thể mang lại những đột phá lớn về hiệu suất và trải nghiệm người dùng.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

11/09/2025
Luận văn ứng dụng công nghệ tính toán đa dụng trên các bộ xử lý đồ họa đa lõi của nvidia trong bài toán mã hóa âm thanh chuẩn aac

Trích đoạn nội dung tài liệu

BO GIÁO DỤC VÀ BẢO TAO TRƯỜNG DAL HOC BACH KHOA HA NOL PHAM XUAN TOAL UNG DUNG CONG NGHE ‘TINH TOAN DA DUNG TREN CAC BO XU'LY DO IQA DA LOT CUA NVIDIA TRONG BALTOAN MA HOA AM THANH CHUAN AAC Chuyên ngành : Công Nghệ Thàng Tin LUAN VAN THAC Si KHOA HOC Chuyên Ngành Công Nghệ Thông Tin NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1.Nguyễn Hữu Đức Hả Nội 2011 Ug dung céng aghé tink todn da dung trén ctic b8 xt dé hoa da (Bi cha Nvidia trong Bài toán nữ hoa dim than chudn AAC LOI CAM DOAN. Tôi lá Phạm Xuân Toái Sinh viên lớp cao học Công Nghệ Thông Tin Khóa 2009 Dại Học Bách Khao Hà Nội Mã số Học Viên: CB091354 Tôi căn kết Luận Văn Tôi Nghiệp là kết quả nghiên cứu của bảm thân tôi dưới sự hướng dẫn của T.Nguyễn Hữu Dức. Các kết quả nên trong Luận Văn Tốt Nghiệp là trung thực, không phải sao chép toàn vẫn của bắt kì công trình nào khác. Pham Xun Todi— Cao lipc CNTT - 2009- Dại Hạc Bách: Khoa Hà Nội -2- Ug dung céng aghé tink todn da dung trén ctic b8 xt dé hoa da (Bi cha Nvidia trong Bài toán nữ hoa dim than chudn AAC LOI CAM ON Trước tiên, em xin được gửi lời cảm ơn chân thành, sâu sắc tới thây Nguyễn TIữu Đức, Phó Giám đốc Tnmg Tâm Tình toán Hiệu năng cao Đại Moc Bách Khoa Hà Nồi, là người trực tiếp hướng đẫn em thực hiển luận văn này.

Trong suốt thời ian thực hiện luận văn, thây đã rất nhiệt tình hướng dẫn, đưa ra những định hướng, lời khuyên quý báu cho bản luận văn tốtnghiệp của em Em cũng xin gửi lời cảm ơn tới anh Lẻ Đức Tùng, bạn Lê Đức Hùng cùng tập thể cảm bộ, sinh viên Trưng tâm Tính Toán Hiệu năng cao Đại Học Bach Khoa Hà Nội đã giúp đỡ, tạo mợi điều kiên cho em trong suốt quá trình thực hiện luận vàn. Tôi cững gửi lời cảm ơn tới bản Phạm Nguyễn Quang Anh cùng tập thể lớp Cao học Công Nghệ Thông Tim khỏa 2009 Dại Học Bách Khoa Hà Nội vì đã có những đóng gúp, chia sẻ rất kịp thời các thông fim rất hữu ích trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn tốt nghiệp của tôi Lời cuỗi cùng, tôi xm gửi lỗi cảm ơn tỏi người thân, gia đỉnh, bạn bẻ đã luôn đông viên, cô vii ôi trong suỗi thời gian tôi thực hiển bãn luận vân này. Hà Nội, ngày 6 thắng 4 năm 2011 Pham Xuan Todi Lớp Cao Học Công Nghệ Thông Tin 2009 Dai [oc Bach Khoa 114 Nôi Pham Xun Todi— Cao Iloc CNTT - 2009- Dai Hoe Bach Khoa Ha N6i -3- Ug dung céng aghé tink todn da dung trén ctic b8 xt dé hoa da (Bi cha Nvidia trong Bài toán nữ hoa dim than chudn AAC DANH MỤC HÌNH VẼ. Chuyển đỗi nương Tự ¬thành sổ.

Tân xổ lấy md va dé phiin vita. Hith mink hoa phuong phap ma hoa MP3.Céu trúc của một file âm thanh sổ.1: GPU đành nhiều tranatior hơn dễ xửlý đ liỆM. ccocceeeeeeoeoe 22 Hình 22- Biểu đồ số phép tính đâu chẩm động trên giâuvà bằng thông bộ nhớ giữa CPU và GPU - " -24- “nh 2.3: Kiến trúc TesÏa. Dỗi chiẳu hai daan ma xit lp tuẫn tự về song sơng.5: Phân cấp bộ nhớ.

Mã hình cdc ludng song song trén Cuda cee -34- Tình 2.7 Môi trudng tinh todn Cuda -36 - Hink 3.M6 hinh md hba AAC.2 Gian đề khối của mô hình Ấm thanh -43- Hình 3.Công cụ Điều khiến khuếch đại.Mé hinh ma héa AAC véi mét file PCM. Biểu dỗ tỷ lệ thời tran thực hiện trong mã hỏa 4AC.Mô hình thire AAC Encoder song song. Biéu dd lí lệ tăng tốc của biến đối CudaF FT song song. Pham Xun Todi— Cao lipc CNTT - 2009- Dại Hạc Bách: Khoa Hà Nội -6- Ug dung céng aghé tink todn da dung trén ctic b8 xt dé hoa da (Bi cha Nvidia trong Bài toán nữ hoa dim than chudn AAC DANH MỤC HÌNH VẼ.

Chuyển đỗi nương Tự ¬thành sổ. Tân xổ lấy md va dé phiin vita. Hith mink hoa phuong phap ma hoa MP3.Céu trúc của một file âm thanh sổ.1: GPU đành nhiều tranatior hơn dễ xửlý đ liỆM. ccocceeeeeeoeoe 22 Hình 22- Biểu đồ số phép tính đâu chẩm động trên giâuvà bằng thông bộ nhớ giữa CPU và GPU - " -24- “nh 2.3: Kiến trúc TesÏa.

Dỗi chiẳu hai daan ma xit lp tuẫn tự về song sơng.5: Phân cấp bộ nhớ. Mã hình cdc ludng song song trén Cuda cee -34- Tình 2.7 Môi trudng tinh todn Cuda -36 - Hink 3.M6 hinh md hba AAC.2 Gian đề khối của mô hình Ấm thanh -43- Hình 3.Công cụ Điều khiến khuếch đại.Mé hinh ma héa AAC véi mét file PCM. Biểu dỗ tỷ lệ thời tran thực hiện trong mã hỏa 4AC.Mô hình thire AAC Encoder song song. Biéu dd lí lệ tăng tốc của biến đối CudaF FT song song.

Pham Xun Todi— Cao lipc CNTT - 2009- Dại Hạc Bách: Khoa Hà Nội -6- Ug dung céng aghé tink todn da dung trén ctic b8 xt dé hoa da (Bi cha Nvidia trong Bài toán nữ hoa dim than chudn AAC DANH MỤC CÁC BẢNG BIÊU. Cée tan sé ldy mdu âm thanh chính. Mét sé chudn âm thanh phẩ biển.Két qua phan tich thời gian thực hiện mã hỏa vôi lập 1 -53- Bảng 3. Kết quả phân tích thời gian thực hiện mã hỏa với tập Bảng 3.3 KẾt quả phân tích that gian thực hiện mã hỏa với tập 3 -35- Bảng 3.Kết quả phân tích thời gian thực hiện mã hỏa với lập 4.Kết quả phân tích thời gian thyc hién ma héa voi tps.1 Số thải gian tink CudaF FT.Thời gian mã hỏa file 1.Thời gian mã hỏa fle 2 - -6$- Bảng 44 Thời gian mã hỏa fle 3 - - -68- Bảng 4.5,Thời gian mã hỏa ÍÖlê Ẳ,.

àcănineenahHereeeeaaeraeou= ĐỔ Bảng 4.Thời gian mã hóa file S. - - -68- “Phạm Xuân Toái— Cao lipc CNTT - 2009- Dai Hoe Bich Khoa Ha N6i Ug dung céng aghé tink todn da dung trén ctic b8 xt dé hoa da (Bi cha Nvidia trong Bài toán nữ hoa dim than chudn AAC DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ 1 MPEG — Moving Picture Experts Group: tên một nhóm phát triển. AAC ~ Advanced Audio Coding: Tén cia m@t chudu ma héa amu thanh kĩ thuật số. MP3 MPEG Layer III: Tên của một chuẩn mã hỏa ầm thanh kĩ thuật số.

CPU —Contre Proeossing Unit: Bộ xử lý trung tâm của may tiv. GPU- Graphic Processing Unit: B6 xt ly dé hoa , FFT Fast Fourier Transform: Viét tit cua thuật toán biên đôi fourier nhanh. MDCT — Modified Discrete Cosine Transform: Việt tất của biên đổi phép biển đôi cô sỉ rời rạc. PCM - pulse-code modulation.

Định dạng ân thanh kĩ thuật số không nén. Bitrate— lý lệ bịt: chỉ số lương ứng với số lượng bít đữ liện cần để lưu trữt dit Tiện trong một đơn vị thời gian, thường được tính là kbiUs Pham Xun Todi— Cao lipc CNTT - 2009- Dại Hạc Bách: Khoa Hà Nội -8- Ug dung céng aghé tink todn da dung trén ctic b8 xt dé hoa da (Bi cha Nvidia trong Bài toán nữ hoa dim than chudn AAC DANH MỤC CÁC BẢNG BIÊU. Cée tan sé ldy mdu âm thanh chính. Mét sé chudn âm thanh phẩ biển.Két qua phan tich thời gian thực hiện mã hỏa vôi lập 1 -53- Bảng 3.

Kết quả phân tích thời gian thực hiện mã hỏa với tập Bảng 3.3 KẾt quả phân tích that gian thực hiện mã hỏa với tập 3 -35- Bảng 3.Kết quả phân tích thời gian thực hiện mã hỏa với lập 4.Kết quả phân tích thời gian thyc hién ma héa voi tps.1 Số thải gian tink CudaF FT.Thời gian mã hỏa file 1.Thời gian mã hỏa fle 2 - -6$- Bảng 44 Thời gian mã hỏa fle 3 - - -68- Bảng 4.5,Thời gian mã hỏa ÍÖlê Ẳ,. àcănineenahHereeeeaaeraeou= ĐỔ Bảng 4.Thời gian mã hóa file S. - - -68- “Phạm Xuân Toái— Cao lipc CNTT - 2009- Dai Hoe Bich Khoa Ha N6i Ug dung céng aghé tink todn da dung trén ctic b8 xt dé hoa da (Bi cha Nvidia trong Bài toán nữ hoa dim than chudn AAC DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ 1 MPEG — Moving Picture Experts Group: tên một nhóm phát triển. AAC ~ Advanced Audio Coding: Tén cia m@t chudu ma héa amu thanh kĩ thuật số.

MP3 MPEG Layer III: Tên của một chuẩn mã hỏa ầm thanh kĩ thuật số. CPU —Contre Proeossing Unit: Bộ xử lý trung tâm của may tiv. GPU- Graphic Processing Unit: B6 xt ly dé hoa , FFT Fast Fourier Transform: Viét tit cua thuật toán biên đôi fourier nhanh. MDCT — Modified Discrete Cosine Transform: Việt tất của biên đổi phép biển đôi cô sỉ rời rạc.

PCM - pulse-code modulation. Định dạng ân thanh kĩ thuật số không nén. Bitrate— lý lệ bịt: chỉ số lương ứng với số lượng bít đữ liện cần để lưu trữt dit Tiện trong một đơn vị thời gian, thường được tính là kbiUs Pham Xun Todi— Cao lipc CNTT - 2009- Dại Hạc Bách: Khoa Hà Nội -8- Ug dung céng aghé tink todn da dung trén ctic b8 xt dé hoa da (Bi cha Nvidia trong Bài toán nữ hoa dim than chudn AAC DANH MỤC HÌNH VẼ. Chuyển đỗi nương Tự ¬thành sổ.

Tân xổ lấy md va dé phiin vita. Hith mink hoa phuong phap ma hoa MP3.Céu trúc của một file âm thanh sổ.1: GPU đành nhiều tranatior hơn dễ xửlý đ liỆM. ccocceeeeeeoeoe 22 Hình 22- Biểu đồ số phép tính đâu chẩm động trên giâuvà bằng thông bộ nhớ giữa CPU và GPU - " -24- “nh 2.3: Kiến trúc TesÏa. Dỗi chiẳu hai daan ma xit lp tuẫn tự về song sơng.5: Phân cấp bộ nhớ.

Mã hình cdc ludng song song trén Cuda cee -34- Tình 2.7 Môi trudng tinh todn Cuda -36 - Hink 3.M6 hinh md hba AAC.2 Gian đề khối của mô hình Ấm thanh -43- Hình 3.Công cụ Điều khiến khuếch đại.Mé hinh ma héa AAC véi mét file PCM. Biểu dỗ tỷ lệ thời tran thực hiện trong mã hỏa 4AC.Mô hình thire AAC Encoder song song. Biéu dd lí lệ tăng tốc của biến đối CudaF FT song song. Pham Xun Todi— Cao lipc CNTT - 2009- Dại Hạc Bách: Khoa Hà Nội -6- Ug dung céng aghé tink todn da dung trén ctic b8 xt dé hoa da (Bi cha Nvidia trong Bài toán nữ hoa dim than chudn AAC kiển trúc Tesls chuyên dụng cho tỉnh loin higu nding cao ola NVIDIA vi b cong cụ lập tinh Cuda di lam cho việc lập trình tính toán trên các bẻ xử lý đỗ họa mạnh mẽ và tiện lợi hơn cho các ứng dụng dỗ họa cũng như phi đồ họa.

Vậy nn GPU đang là một lựa chọn mới để tăng tốc độ tỉnh toán và giải quyết các bài toán tính toán hiệu năng cao.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ