Development of a Multichannel Audio Application on a distributed system using ARM Multi-Core Processors

[EN] Wave Field Synthesis (WFS) is a spatial audio reproduction system that provides an accurate spatial sound field in a wide area. When the system involves multiple loudspeakers and multiple sound sources, the computational requirements increase meaningfully. The configuration of a distributed system composed of acoustic nodes allows us not only to implement a modular and scalable system, but also to share the computational load among all nodes. An important issue to tackle in distributed systems is the synchronization among all nodes, even more when spatial effect perception depends on the accurate delays in the sound signals. The present work analyzes the fundamental aspects to take into account when a WFS is implemented and proposes a communication protocol among the acoustic nodes[ES] El trabajo propuesto consiste en desarrollar una aplicación de audio multicanal con procesado distributivo y colaborativo. La aplicación estará compuesta por nodos acústicos, los cuales, están formados por perifericos entrada-salida y un procesador multi-core ARM. Estos procesadores permiten realizar múltiples operaciones en paralelo debido a que poseen registros vectoriales y varios nucleos de procesado. El alumno deberá abordar tres grandes objetivos: 1) Problema de sincronismo entre los nodos; 2) Busqueda de máximo rendimiento de la implementación, 3) Reproducción del audio tras el procesado. Desde el punto de vista computacional, el alumno deberá utilizar librerias especializadas de altas prestaciones (FFTW,...) para poder realizar eficientemente la convolución y otras operaciones matriciales/vectoriales que aparezcan en el trabajo. Además el alumno deberá presentar una estrategia de paralelización eficiente que permita utilizar de forma óptima el procesador multicore minimizando también el consumo del sistema.Lupoiu, MA. (2016). Desarrollo de una aplicación de audio multicanal sobre un sistema distribuido compuesto por procesadores multi-core ARM. http://hdl.handle.net/10251/68625TFG

On the performance of a GPU-based SoC in a distributed spatial audio system

[EN] Many current system-on-chip (SoC) devices are composed of low-power multicore processors combined with a small graphics accelerator (or GPU) offering a trade-off between computational capacity and low-power consumption. In this context, spatial audio methods such as wave field synthesis (WFS) can benefit from a distributed system composed of several SoCs that collaborate to tackle the high computational cost of rendering virtual sound sources. This paper aims at evaluating important aspects dealing with a distributed WFS implementation that runs over a network of Jetson Nano boards composed of embedded GPU-based SoCs: computational performance, energy efficiency, and synchronization issues. Our results show that the maximum efficiency is obtained when the WFS system operates the GPU frequency at 691.2 MHz, achieving 11 sources-per-Watt. Synchronization experiments using the NTP protocol show that the maximum initial delay of 10 ms between nodes does not prevent us from achieving high spatial sound quality.This work has been supported by the Spanish Government through TIN2017-82972-R, ESP2015-68245-C4-1-P, the Valencian Regional Government through PROMETEO/2019/109 and the Universitat Jaume I through UJI-B2019-36.Belloch, JA.; Badía, JM.; Larios, DF.; Personal, E.; Ferrer Contreras, M.; Fuster Criado, L.; Lupoiu, M.... (2021). On the performance of a GPU-based SoC in a distributed spatial audio system. The Journal of Supercomputing (Online). 77(7):6920-6935. https://doi.org/10.1007/s11227-020-03577-46920693577

Gestión de servidores en la nube para un servicio de publicación de catálogos

Treball Final de Grau en Grau en Enginyeria Informàtica. Codi: EI1054. Curs: 2013/2014Durante mi estancia en pr´acticas me he integrado en el equipo de desarrollo de Sales Layer, una start-up que est´a poniendo en marcha un servicio de publicaci´on de cat´alogos en la nube. Las tareas de las que me he encargado personalmente han sido, fundamentalmente, seleccionar un proveedor de computaci´on en la nube, dise˜nar una arquitectura de servidores en base a las opciones del proveedor, configurar estos servidores y monitorizar su buen funcionamiento. Tambi´en he realizado la instalaci´on de las herramientas Subversion, GIT y Jira. Adem´as he colaborado en las pruebas iniciales del servicio utilizando los datos de un cliente real y analizado la estabilidad de los servidores. Esta memoria describe con detalle cada una de esas tareas