【摘 要】
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随着多媒体技术和互联网技术的迅猛发展,多媒体信息的数据量急剧膨胀。如何在海量数据中快速准确的检索已成为基于内容的音频信息检索技术所面临的重要挑战。目前,基于中央处
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随着多媒体技术和互联网技术的迅猛发展,多媒体信息的数据量急剧膨胀。如何在海量数据中快速准确的检索已成为基于内容的音频信息检索技术所面临的重要挑战。目前,基于中央处理单元(Central Processing Unit, CPU)架构的音频检索算法已经相对成熟,仅仅通过改进算法无法在短时间内获得显著的性能提升。因此,有必要利用其它计算设备加速音频检索算法。图像处理器(Graphic Processing Unit, GPU)能够提供强大的浮点计算能力和高速的数据传输,而且计算统一设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)为GPU提供了统一的、方便的操作接口,尝试利用GPU对已有音频检索算法进行加速具有重要的意义。本文研究的主要目的是设计基于GPU的快速音频检索算法,从而获得理想的性能提升。主要从以下几方面进行研究:1、研究GPU Tesla架构和CUDA。分析如何合理并行分解计算任务,并通过CUDA两层编程模型将计算任务映射到GPU上;2、分析基于分段的动态音频检索算法。结合CUDA编程特点对一个现有音频检索系统进行系统分析,从而确定需要加速的核心计算步骤,并在此基础上提出基于线程粒度和基于线程块粒度两种实现方案;3、对两种方案分别进行测试。实验结果表明与原系统相比最终加速比分别为19.9和22.3。
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