CPU/MIC异构平台下NBC与RRTM算法并行优化技术研究



CPU/MIC异构平台下NBC与RRTM算法并行优化技术研究

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CPU/MIC异构平台下NBC与RRTM算法并行优化技术研究

论文目录
摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10-11页
第一章绪论	第11-32页
1.1 研究背景	第11-24页
1.1.1 高性能计算及其应用领域	第11-12页
1.1.2 高性能计算机发展趋势	第12-16页
1.1.3 高性能计算机并行编程技术	第16-24页
1.2 国内外研究现状	第24-28页
1.2.1 NBC算法的研究现状	第24-26页
1.2.2 辐射传输模型的研究现状	第26-28页
1.2.3 辐射传输计算方法的研究现状	第28页
1.3 研究内容及意义	第28-30页
1.3.1 研究内容	第28-29页
1.3.2 研究意义	第29-30页
1.4 本文算法实验平台	第30页
1.5 本文组织结构	第30-32页
第二章相关工作	第32-41页
2.1 异构平台下的高性能计算	第32-33页
2.2 NBC相关理论及并行技术	第33-36页
2.2.1 NBC算法概述	第33-35页
2.2.2 NBC相关并行技术	第35-36页
2.3 RRTM相关背景及并行技术	第36-40页
2.3.1 RRTM相关背景	第36-38页
2.3.2 RRTM代码结构分析	第38-39页
2.3.3 RRTM相关并行技术	第39-40页
2.4 本章小结	第40-41页
第三章 NBC算法改进及其并行化	第41-56页
3.1 NBC算法理论	第41-42页
3.2 算法存在的缺陷	第42-44页
3.2.1 不能直接处理连续型数据	第42-43页
3.2.2 数据资料覆盖不完全	第43-44页
3.3 算法改进方案	第44-47页
3.4 算法并行实现及优化	第47-49页
3.5 实验测试结果及分析	第49-55页
3.6 本章小结	第55-56页
第四章 RRTM模型并行优化	第56-73页
4.1 RRTM并行性分析	第56-59页
4.1.1 辐射计算过程	第56-58页
4.1.2 并行性分析	第58-59页
4.2 基于CPU平台的并行优化	第59-64页
4.2.1 编译选项优化	第60-61页
4.2.2 循环优化	第61-64页
4.3 基于MIC平台的并行优化	第64-68页
4.3.1 热点子过程优化	第64-65页
4.3.2 向量化	第65-68页
4.4 实验测试结果及分析	第68-72页
4.5 本章小结	第72-73页
第五章总结及展望	第73-75页
5.1 工作总结	第73-74页
5.2 工作展望	第74-75页
致谢	第75-76页
参考文献	第76-80页
作者在学期间取得的学术成果	第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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