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采用GPU和多CPU高速产生复杂群体样本

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 引言第8-32页
    1.1 群体遗传学理论第8-14页
        1.1.1 经典群体遗传学第9页
        1.1.2 溯祖理论第9-14页
            1.1.2.1 溯祖理论的诞生第9-10页
            1.1.2.2 溯祖理论的发展第10-12页
            1.1.2.3 溯祖模型的程序第12-13页
            1.1.2.4 溯祖模型的应用第13-14页
    1.2 Hudson ms程序的介绍第14-18页
        1.2.1 ms程序的算法第14-15页
        1.2.2 ms程序的模拟过程第15-17页
        1.2.3 ms程序的特点第17页
        1.2.4 ms程序的应用第17-18页
    1.3 多CPU并行计算第18-23页
        1.3.1 多CPU的并行系统第19-20页
        1.3.2 并行编程标准第20-23页
    1.4 GPU并行计算第23-30页
        1.4.1 CUDA的推出第23-26页
        1.4.2 CUDA及其特点第26-28页
        1.4.3 CUDA的应用第28-30页
        1.4.4 CPU+GPU异构计算第30页
    1.5 本研究的内容、目的和意义第30-32页
第2章 材料与方法第32-51页
    2.1 实验环境第32-34页
    2.2 CUDA程序实现第34-41页
        2.2.1 源程序的分析第34-35页
        2.2.2 任务划分第35-36页
        2.2.3 数据结构的设计第36页
        2.2.4 多线程设计第36-39页
        2.2.5 性能分析第39-41页
    2.3 CUDA代码优化第41-47页
        2.3.1 优化关键点第41-44页
        2.3.2 合并访问第44-46页
        2.3.3 共享存储器第46-47页
        2.3.4 其他优化第47页
    2.4 多CPU代码实现第47-51页
        2.4.1 数据结构设计第47-48页
        2.4.2 并行化设计第48-50页
        2.4.3 GPU和多CPU下的实现第50-51页
第3章 结果与分析第51-66页
    3.1 CUDA程序实现的架构和流程第51-53页
        3.1.1 CUDA程序的架构第51-52页
        3.1.2 CUDA程序的执行流程图第52-53页
    3.2 CUDA程序的分析第53-56页
        3.2.1 CUDA程序的加速因素分析第53-54页
        3.2.2 CUDA程序的限制因素分析第54-56页
    3.3 CUDA程序的加速比结果第56-61页
        3.3.1 CUDA程序最优线程/块比例第56-58页
        3.3.2 CUDA程序的运行时间第58-61页
        3.3.3 CUDA程序优化后的性能分析第61页
    3.4 Pthread程序的加速比结果第61-64页
        3.4.1 Pthread程序多线程下最佳线程数第61-63页
        3.4.2 Pthread程序多线程下的运行时间第63-64页
    3.5 GPU和多CPU下程序的实现第64-66页
        3.5.1 GPU和多CPU的流程图第64-66页
第4章 讨论第66-71页
    4.1 CUDA和Pthread标准的优势第66-67页
    4.2 程序并行计算的选择第67-68页
    4.3 程序优化的讨论第68-69页
    4.4 小结与展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-76页

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