arallel skalbarhet tillåter ett program för att effektivt utnyttja ett ökande antal bearbetningselement. I den här artikeln utforskar vi ett designutrymme för parallell skalbarhet för en inferencemotor i stor ordförrådskontinuerlig taligenkänning (LVCSR). Vår implementation av inferencemotorn innebär en parallell graf traversal genom ett oregelbundet grafbaserat kunskapsnätverk med miljontals stater och bågar. Utmaningen är inte bara att definiera en programvaruarkitektur som exponerar tillräcklig finkornig applikationskonvergens utan också att effektivt synkronisera mellan ett ökande antal samtidiga uppgifter och att effektivt utnyttja parallellismmöjligheter i dagens mycket parallella processorer. Vi föreslår fyra tillämpnings-nivå implementation alternativ som kallas algoritm stilar och konstruera högt optimerade implementationer på två parallella plattformar: en Intel Core i7 multicore processor och en NVIDIA GTX280 manycore processor. Den högst presterande algoritmstilen varierar med implementationsplattformen. På en 44-min taldatauppsättning visar vi betydande hastighetsökningar på 3,4 3 på Core i7 och 10.5 3 på GTX280 jämfört med en mycket optimerad sekventiell implementation på Core i7 utan att offra noggrannhet. Parallella genomföranden innehåller mindre än 2,5 % sekventiella omkostnader, lovande skalbarhet och betydande potential för ytterligare upptrappning på framtida plattformar. Vi har gått in i en ny era där sekventiella program inte längre fullt ut kan utnyttja en fördubbling av integrationsskalan enligt Moores lag [1]. Parallell skalbarhet, förmågan för en applikation att effektivt utnyttja ett ökande antal bearbetningselement, krävs nu för programvara för att uppnå varaktiga prestandaförbättringar på på varandra följande generationer av processorer. Många moderna signalbehandlingsapplikationer utvecklas för att införliva igenkänningsbackends som har betydande skalbarhetsutmaningar. I den här artikeln undersöker vi skalbarhetsutmaningarna i genomförandet av en dold Markov-modell (HMM)-baserad
I REF studerade författarna finkornig applikationskonvergens i en HMM-baserad inferensmotor för stor vokabulärkontinuerlig taligenkänning (LVCSR).
Parallel scalability in speech recognition
{'venue': 'IEEE Signal Processing Magazine', 'journal': 'IEEE Signal Processing Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}