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基于GPU的串匹配算法的实现

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基于GPU的串匹配算法的实现
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-8 页
图目录第8-10 页
表目录第10-11 页
第一章 引言第11-17 页
  1.1 GPU 的发展史第11-14 页
    1.1.1 GPU 发展第11-12 页
    1.1.2 GPU 特点第12-13 页
    1.1.3 利用GPU 进行通用计算第13-14 页
  1.2 论文主要内容第14-17 页
    1.2.1 研究动机第14 页
    1.2.2 研究内容第14 页
    1.2.3 论文的组织第14-17 页
第二章 相关工作第17-35 页
  2.1 图形处理体系结构第17-23 页
    2.1.1 图形处理原理第17-19 页
    2.1.2 GPU 体系结构第19-21 页
    2.1.3 GPU 中的可编程部件第21-23 页
  2.2 GPU 编程方法研究第23-32 页
    2.2.1 图形接口第23-25 页
    2.2.2 BROOKGPU 编程环境第25-26 页
    2.2.3 CG 高级编程语言第26-27 页
    2.2.4 一个实现实例第27-32 页
  2.3 用GPU 进行通用计算的相关研究第32-35 页
第三章 串匹配算法第35-39 页
  3.1 串的基本概念第35-36 页
    3.1.1 串的定义第35 页
    3.1.2 串的基本运算第35-36 页
  3.2 精确单模式匹配第36-38 页
    3.2.1 简单的模式匹配算法第36-37 页
    3.2.2 改进的模式匹配算法第37-38 页
  3.3 串匹配算法的应用领域第38-39 页
第四章 基于GPU 的串匹配算法研究第39-49 页
  4.1 国内外研究现状第39 页
  4.2 关键技术和难点第39-44 页
    4.2.1 模式串及目标串的数据组织第39-40 页
    4.2.2 选取合适的算法第40-43 页
    4.2.3 算法的改进第43-44 页
  4.3 实验结果及分析第44-47 页
  4.4 小结第47-49 页
第五章 GPU 通用算法适应性分析第49-53 页
  5.1 GPU 的性能参数第49 页
  5.2 理论峰值及饱和峰值第49-50 页
  5.3 适合GPU 的算法分析第50-53 页
第六章 总结第53-55 页
  6.1 工作总结第53 页
  6.2 未解决的问题第53-54 页
  6.3 未来工作设想第54-55 页
参考文献第55-58 页
致谢第58-59 页
作者简历第59页

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