【摘 要】
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声纹识别是生物识别的重要内容,在军事情报、身份识别以及多媒体信息的检索等领域都有广泛应用。在信息爆炸的今天,声纹识别的每一步都面临着高吞吐量、计算密集的问题,如何
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声纹识别是生物识别的重要内容,在军事情报、身份识别以及多媒体信息的检索等领域都有广泛应用。在信息爆炸的今天,声纹识别的每一步都面临着高吞吐量、计算密集的问题,如何使用更多的计算资源计算海量数据同时保证实时性,是我们现在急需解决的关键问题。本文基于超算平台研究高吞吐率声纹识别应用的并行优化技术。本文针对声纹识别应用中解密、特征提取、识别与打分四个主要模块,研究了部署于天河系列超级计算机上的飞腾众核处理器和MIC众核加速器上的应用并行优化技术。针对特征提取算法,提出了细粒度时间优先的优化算法,以及基于SIMD向量化及OpenMP粗粒度并行的优化方法,提高了特征提取算法的性能。针对基于神经网络的声纹识别算法,利用ACL功能库的无框架实现方法,避免了机器学习框架开销的性能损失,提出了基于飞腾处理器NUMA架构并行的声纹识别并行算法。针对声纹信息解密流程,设计实现了基于天河超算三级加速框架的高吞吐率解密算法的并行优化,单个超算节点相较与单机x86平台取得了 151.95倍的加速比。
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