Anukari: Problemas de rendimiento del sintetizador de audio físico en tiempo real de macOS

2025-05-06

Anukari, un sintetizador de audio físico 3D en tiempo real basado en GPU, funciona bien en la mayoría de los sistemas macOS. Sin embargo, en algunos dispositivos Apple Silicon de gama alta, su rendimiento disminuye debido a las estrategias de ahorro de energía de la GPU de macOS. El autor intentó solucionar el problema con una estrategia de "el desperdicio acelera" (ejecutando una carga de trabajo adicional en la GPU para aumentar su frecuencia), pero esto falla en dispositivos de gama alta debido a la regulación de frecuencia independiente de múltiples chips de GPU. El autor solicita a la ayuda del equipo de Apple Metal para solucionar este problema y propone posibles soluciones, como extender el concepto de Grupo de Trabajo de Audio a la GPU o agregar una opción sensible al tiempo real a la API Metal.

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Desarrollo Síntesis de audio

Anukari: Un sintetizador revolucionario basado en física 3D

2025-05-02

Anukari es un sintetizador de software y procesador de efectos basado en una simulación de física 3D totalmente interactiva. Arrastra y suelta componentes físicos como masas y muelles para diseñar tu propio instrumento o efecto 3D. Ve y escucha lo que has construido en tiempo real. Soporta MPE y puede ejecutarse como un plugin en tu DAW favorita o en modo independiente. Aprovecha la potencia de tu GPU para un potente procesamiento de audio. Anukari está actualmente en versión Beta con un 50% de descuento.

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Desarrollo Software de audio

Optimización de GPU MacOS: Desperdicio de recursos para velocidad

2024-12-15

El desarrollador de Anukari encontró un cuello de botella al optimizar el rendimiento de la GPU en MacOS. Debido al control limitado del sistema sobre el rendimiento de la GPU, el mecanismo de regulación del rendimiento de la GPU de Apple tuvo un rendimiento deficiente en el caso de uso de Anukari, lo que provocó fallos de audio. El desarrollador implementó una solución alternativa: dedicar un warp de threadgroup de la GPU a cálculos inútiles para 'engañar' al sistema y aumentar la velocidad de reloj de la GPU, reduciendo significativamente la latencia de audio y mejorando el rendimiento. Si bien es tosco, este método resultó eficaz para resolver los problemas de rendimiento de MacOS. Sin embargo, las mejoras de rendimiento variaron significativamente entre diferentes DAW (Ableton y GarageBand), lo que requiere una optimización adicional.

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