论文目录 | |
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| · 课题背景 | 第7-8页 |
| · 主要工作 | 第8-9页 |
| · 论文组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 基于 GPU 的高性能计算技术 CUDA | 第11-17页 |
| · CPU 与 GPU | 第11-12页 |
| · 并行计算与 CUDA | 第11页 |
| · CPU 多核(multi-core)与 GPU 众核(many-core) | 第11-12页 |
| · CPU 线程和 GPU 线程 | 第12页 |
| · CUDA 技术介绍 | 第12-15页 |
| · CUDA 编程模型 | 第12-13页 |
| · CUDA 执行模型 | 第13-14页 |
| · CUDA 存储模型 | 第14-15页 |
| · CUDA 的优势 | 第15-16页 |
| · 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 概念格及其生成算法 | 第17-27页 |
| · 概念格 | 第17-18页 |
| · 概念格基本理论 | 第17-18页 |
| · 概念格的应用 | 第18页 |
| · 概念格构建算法 | 第18-20页 |
| · 增量生成算法 | 第18-19页 |
| · 批量算法 | 第19-20页 |
| · CloseByOne 算法及其改进算法 | 第20-25页 |
| · CloseByOne 算法 | 第20-23页 |
| · FCBO 算法 | 第23-25页 |
| · In-Close 算法 | 第25页 |
| · 本章小结 | 第25-27页 |
| 第四章 基于 CUDA 的 CloseByOne 并行算法设计 | 第27-49页 |
| · 采用 CUDA 技术进行并行设计的难点 | 第27-28页 |
| · CloseByOne 的非递归串行算法 | 第28-30页 |
| · 基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法一 | 第30-32页 |
| · 基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法二 | 第32-34页 |
| · 基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法三 | 第34-39页 |
| · 基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法四 | 第39-43页 |
| · 基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法五 | 第43-47页 |
| · 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法实现与测试 | 第49-65页 |
| · 并行计算的加速比分析 | 第49-50页 |
| · CUDA 优化策略 | 第50-52页 |
| · 开发测试环境以及测试结果 | 第52-54页 |
| · 开发测试环境 | 第52页 |
| · 测试结果 | 第52-54页 |
| · 实验结果分析 | 第54-61页 |
| · 影响性能的技术因素 | 第61-63页 |
| · 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 读研期间研究成果 | 第73-74
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