Anukari es un sintetizador revolucionario que utiliza un modelo físico de resortes y masas en 3D para generar audio en tiempo real. Esta innovadora pieza de tecnología es capaz de simular un gran número de objetos físicos conectados, generando sonidos únicos y complejos que superan ampliamente las capacidades de los sintetizadores tradicionales. Sin embargo, para lograr esta proeza técnica, Anukari depende fuertemente de la unidad de procesamiento gráfico (GPU) para realizar las simulaciones necesarias a velocidades extremadamente altas. El desafío radica en que Anukari no está diseñado para un procesamiento simple o lineal, sino que requiere una ejecución altamente paralela y de baja latencia. Para ello, el código de física está optimizado y almacenado en la memoria de grupo de hilos de la GPU, lo que equivale a un caché L1 manualmente administrado, algo que asegura una velocidad notablemente rápida pero al mismo tiempo una gran demanda de procesamiento continuo.
En un entorno típico, Anukari se usa como un plugin de audio, ya sea como AudioUnit (AU) o VST3, dentro de aplicaciones de estaciones de trabajo de audio digital (DAW) como Pro Tools o Ableton Live. Estas DAW solicitan a Anukari que procese bloques de audio, usualmente de 512 muestras, y para cada bloque Anukari ejecuta su kernel de simulación física en la GPU y regresa el resultado para ser escuchado o procesado. Sin embargo, aquí es donde aparece un problema fundamental de bajo nivel en macOS relacionado con la gestión del rendimiento energético y la velocidad del reloj de la GPU en los dispositivos Apple Silicon. El sistema operativo de Apple es sumamente eficiente para equilibrar la potencia y el consumo energético gracias a sus sofisticadas heurísticas que regulan la velocidad del reloj según la carga de trabajo. Cuando macOS detecta poca demanda, reduce el reloj de la GPU para conservar energía y emitir menos calor.
Esta es una función valiosa y deseable en términos generales, pero resulta problemática para Anukari. Debido a la naturaleza intermitente del procesamiento por bloques, la carga promedio de trabajo que el sistema ve en la GPU puede parecer baja —debido a pequeños huecos entre bloques— y macOS reduce el reloj de la GPU, sin aumentar su frecuencia cuando realmente se necesita para cumplir los estrictos requisitos de latencia de audio en tiempo real. El resultado es que Anukari sufre de una significativa disminución en el rendimiento, volviéndose inutilizable en algunas máquinas Apple Silicon, sobre todo en hardware de gama alta con múltiples chiplets de GPU, como el Mac Studio M1 Ultra o el MacBook Pro M1 Max. Estos equipos pueden manejar cargas de trabajo mucho mayores, pero irónicamente son los sistemas en los que el problema de frecuencias variables de la GPU afecta más la experiencia. A pesar del problema, algunas pruebas revelan que Anukari suele funcionar “bien” para la mayoría de los usuarios macOS.
Esto se debe a un ingenioso método que el desarrollador implementó conocido como “waste makes haste” (el despilfarro acelera), en que un segundo kernel llamado “spin loop” se ejecuta en paralelo con la simulación principal para generar una carga artificial en la GPU. Esta carga simulada engaña al sistema operativo para que mantenga alta la frecuencia de reloj de la GPU. Aunque este truco funciona relativamente bien en dispositivos como el MacBook M1 estándar, no es una solución óptima ni elegante. Produce un consumo de energía adicional y a veces el sistema puede distribuir la carga en diferentes chiplets de la GPU, asignando el “spin loop” a un chiplet con un reloj alto y relegando la simulación principal a otro con un reloj más bajo, lo que mantiene el problema sin resolver completamente. El desarrollador de Anukari sugiere que una solución efectiva requeriría una modificación a nivel del sistema operativo o la API Metal de Apple.
Idealmente, sería necesario que macOS reconozca explícitamente las cargas de trabajo de audio en tiempo real y ajuste la frecuencia de reloj de la GPU en consecuencia, o que la API permita marcar comandos de GPU como de alta prioridad y sensibles a la latencia para que el sistema operativo optimice su ejecución y el comportamiento del hardware. Apple introdujo el concepto de Audio Workgroups en macOS, lo que permite una gestión especial de los hilos relacionados con audio en la CPU para cumplir con los requerimientos de baja latencia y prioridad en tiempo real. Sin embargo, esta funcionalidad aún no se extiende de forma nativa a la GPU. Integrar la gestión en tiempo real para cargas de GPU sensibles a la latencia dentro de Metal sería un paso crucial para resolver desafíos como el que enfrenta Anukari. Otra consideración importante es que soluciones alternativas como aumentar el pipelining para saturar el GPU no son adecuadas en este contexto, pues aunque podrían mejorar el rendimiento en términos de throughput, aumentan inevitablemente la latencia, lo que es inaceptable para procesamiento de audio en tiempo real.
Anukari depende de la sincronización precisa entre los datos de entrada y la simulación, por lo tanto, no puede permitirse trabajar de manera especulativa o con retrasos acumulados. Attempts de ejecutar los kernels de spin y física en la misma cola de comando de Metal han sido probados sin éxito satisfactorio, ya que pueden interferir entre sí, aumentando la latencia total o degradando la precisión del procesamiento. Medidas complejas como lanzar múltiples copias hedged del kernel para protegerse contra latencia en la ejecución también enfrentan desafíos logísticos y técnicos considerables, incluido el manejo costoso de sincronización y estados de memoria. Los esfuerzos para optimizar el código GPU no eliminan el problema, ya que la simulación está limitada por la capacidad de ejecución de operaciones aritméticas (ALU-bound). Las operaciones de memoria y acceso a datos han sido ya optimizadas al máximo nivel, y los únicos incrementos marginales restantes serían insuficientes para compensar la degradación causada por la baja frecuencia de reloj del procesador gráfico.
Para comprender la necesidad de este trabajo, es vital considerar la complejidad que implica simular cientos de objetos físicos en tiempo real a frecuencias de muestreo altas como 48khz, especialmente porque Anukari ejecuta hasta 16 instancias de su simulación para efectos polifónicos y usa cálculos complejos que involucran funciones matemáticas costosas. Para poder hacer todo esto sin la GPU, sería imposible esperar un rendimiento adecuado solamente de la CPU incluso en hardware muy potente. En contraste, en plataformas Windows, no se presentan estos inconvenientes en términos de gestión del reloj de la GPU, lo que permite que Anukari corra sin necesidad de trucos o cargas artificiales. Esto evidencia una oportunidad para que Apple refine su sistema y su enfoque para aprovechar el enorme potencial de Apple Silicon y Metal en aplicaciones más allá del juego o el procesamiento gráfico convencional. En última instancia, la comunidad de usuarios de Anukari, compuesta por entusiastas y profesionales como el renombrado compositor Mick Gordon, espera que Apple tome en cuenta estos retos y colabore para encontrar soluciones que permitan que aplicaciones innovadoras como Anukari exploten al máximo la potencia de sus dispositivos sin sacrificar eficiencia energética o estabilidad.
Este llamamiento a Apple no solo refleja la visión técnica detrás de un producto de nicho, sino que también abre una ventana sobre cómo los sistemas operativos y las API deben evolucionar para dar soporte a nuevas experiencias de audio computacional y procesamiento digital que demandan un nivel de control y rendimiento sin precedentes. Anukari representa un uso avanzado y sofisticado de la tecnología GPU en un campo creativo y experimental, y su éxito dependerá de la capacidad de la plataforma Apple para adaptarse y optimizar aspectos aparentemente pequeños pero decisivos, como la gestión dinámica del reloj de la GPU en contextos sensibles a la latencia. Optimizar este detalle sería un gran paso para que desarrolladores puedan ofrecer productos sonoros innovadores que expandan las fronteras del arte digital y la música. Es fundamental que Apple considere ampliar las capacidades de Metal y macOS para incluir opciones específicas que permitan a las aplicaciones marcar cargas de trabajo de alta prioridad en la GPU, para ajustar automáticamente el rendimiento energético y la frecuencia del hardware cuando se trata de procesamiento en tiempo real, particularmente en audio profesional. De esta forma, se fomentaría un ecosistema sustentable y competitivo donde herramientas como Anukari puedan brillar sin empujar el hardware más allá de sus límites de consumo o generar parches ineficientes.
En conclusión, aunque Anukari ya es un ejemplo brillante de las posibilidades técnicas que ofrece Apple Silicon, su máximo potencial depende de que Apple dé ese paso final para gestionar la GPU con un enfoque real-time-aware durante cargas de trabajo tan delicadas como la síntesis física en tiempo real. Este detalle, pequeño en apariencia pero enorme en impacto, podría marcar la diferencia entre un sonido impecable y una experiencia frustrante para usuarios que aprecian la innovación sonora avanzada.
