CPU-GPU异构平台计算模型的研究与应用



CPU-GPU异构平台计算模型的研究与应用

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CPU-GPU异构平台计算模型的研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-13页
· 研究背景和意义	第8-10页
· 研究现状	第10-11页
· CPU-GPU异构计算的研究现状	第10页
· CPU-GPU异构计算模型的研究现状	第10-11页
· 本文的研究内容和主要工作	第11-12页
· 研究内容及任务	第12-13页
2 OpenCL与GPU编程优化	第13-24页
· AMD流处理器体系结构	第13-15页
· OpenCL架构	第15-19页
· 平台模型	第15-16页
· 执行模型	第16-17页
· 内存模型	第17-18页
· 编程模型	第18-19页
· OpenCL性能优化	第19-24页
· 数据传输优化	第19-20页
· 资源利用优化	第20页
· 访存优化	第20-22页
· 指令优化	第22-24页
3 基于CPU-GPU异构平台的计算模型	第24-35页
· 模型架构与特点	第24-26页
· 模型的提出	第24页
· 模型架构与特点	第24-26页
· 系统模型	第26-32页
· 任务数据划分	第27-29页
· 任务评价	第29-31页
· 数据调度处理	第31-32页
· 接口模型	第32-34页
· 计算模型总结	第34-35页
4 模型实现与性能优化	第35-50页
· 矩阵乘法的实现与优化	第35-40页
· 矩阵乘法的模型实现	第35-37页
· 矩阵乘法的性能优化	第37-40页
· 三角矩阵求逆的实现与优化	第40-43页
· 三角矩阵求逆的模型实现	第40-42页
· 三角矩阵求逆的性能优化	第42-43页
· 求解稠密线程方程组的实现与优化	第43-49页
· LU分解及其分块算法	第43-46页
· 求解稠密线程方程组的模型实现	第46-47页
· Right-looking算法的性能优化	第47-49页
· 本章小结	第49-50页
5 性能测试与分析	第50-56页
· 矩阵乘法的性能测试与分析	第50-52页
· 三角矩阵求逆的性能测试与分析	第52-54页
· 稠密线性方程组的性能测试与分析	第54-56页
6 结论与展望	第56-57页
参考文献	第57-60页
致谢	第60-61 页

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