CPU-GPU异构数据流优化及其在气动力数值算法中的应用
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CPU-GPU异构数据流优化及其在气动力数值算法中的应用
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-11页
第一章 绪论
第11-22页
1.1 研究背景及意义
第11-15页
1.1.1 CPU-GPU异构计算环境
第11-12页
1.1.2 气动力数值算法的研究
第12-13页
1.1.3 研究意义
第13-15页
1.2 国内外研究现状
第15-20页
1.2.1 CUDA访存方式的发展
第15-17页
1.2.2 NVLink提升数据流传输
第17-19页
1.2.3 IBM的CAPI架构
第19页
1.2.4 国内外GPU加速
第19-20页
1.3 主要研究内容
第20-21页
1.4 组织结构
第21-22页
第二章 相关技术研究
第22-33页
2.1 CUDA统一设备模型的演变
第22-25页
2.1.1 Tesla架构
第22-23页
2.1.2 Fermi架构
第23页
2.1.3 Kepler架构
第23-24页
2.1.4 Maxwell架构
第24-25页
2.1.5 Pascal架构
第25页
2.2 CUDA模型
第25-30页
2.2.1 执行模型
第25-27页
2.2.2 存储模型
第27-30页
2.2.3 流和事件
第30页
2.3 CUDA MPS
第30-31页
2.4 CUDA动态并行
第31-32页
2.5 本章小结
第32-33页
第三章 CPU-GPU数据流优化
第33-57页
3.1 程序执行时间检测
第33-34页
3.1.1 程序插桩
第33-34页
3.1.2 gprof分析工具
第34页
3.2 数据流的处理模型
第34-37页
3.2.1 数据流概述
第34-35页
3.2.2 基于GPU数据流处理模型框架
第35-37页
3.3 数据流处理具体过程
第37-43页
3.3.1 数据来源
第37-38页
3.3.2 执行过程
第38-40页
3.3.3 数据流处理流程
第40-43页
3.4 数据流处理瓶颈分析
第43-46页
3.4.1 数据流传输
第43-44页
3.4.2 数据流的存取
第44-45页
3.4.3 数据流加工过程
第45-46页
3.5 Hyper-Q优化数据流
第46-47页
3.6 纹理内存优化数据流
第47-48页
3.7 实验及结果分析
第48-55页
3.7.1 数值验证
第49-50页
3.7.2 CPU-GPU测试
第50-51页
3.7.3 线程块配置测试
第51-53页
3.7.4 纹理内存优化测试
第53页
3.7.5 GPU利用率测试
第53-55页
3.8 数据依赖性
第55-56页
3.8.1 数据依赖问题
第55页
3.8.2 数据依赖性的解决方式
第55-56页
3.9 本章小结
第56-57页
第四章 MPI-GPU的性能优化
第57-69页
4.1 GPU上下文
第57-58页
4.1.1 上下文简介
第57页
4.1.2 上下文的切换开销
第57-58页
4.2 MPI-GPU架构
第58-62页
4.2.1 MPI概述
第58页
4.2.2 MPI-CPU架构
第58-59页
4.2.3 MPI-GPU架构
第59-62页
4.3 MPI-GPU中MPS的使用
第62-65页
4.3.1 GPU的工作模式
第62页
4.3.2 MPS结构
第62-64页
4.3.3 MPS的优势
第64-65页
4.4 实验及结果分析
第65-68页
4.4.1 MPI-CPU实验
第65-66页
4.4.2 MPI-GPU实验
第66-68页
4.4.3 MPS实验
第68页
4.5 本章小结
第68-69页
第五章 数据集并行
第69-75页
5.1 数据单元的形成
第69-72页
5.1.1 四面体网格
第69-70页
5.1.2 六面体网格
第70页
5.1.3 数据集
第70-72页
5.2 基于GPU的数据集并行案例
第72-74页
5.3 本章小结
第74-75页
第六章 总结与展望
第75-78页
6.1 总结
第75-76页
6.2 展望
第76-78页
参考文献
第78-82页
致谢
第82-83页
攻读学位期间发表的学术论文目录
第83页
本篇论文共
83
页,
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