| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.2 课题背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-16页 |
| 1.3.1 虚拟化技术发展现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 虚拟化环境下GPU调度算法发展现状 | 第11-15页 |
| 1.3.3 云共享平台发展现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要工作和创新点 | 第16-17页 |
| 1.5 文章结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第18-25页 |
| 2.1 图形绘制基本知识 | 第18页 |
| 2.2 图形绘制方法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 图形绘制流水线 | 第18-19页 |
| 2.2.2 光线跟踪绘制 | 第19-20页 |
| 2.3 相关三维图形渲染引擎简介 | 第20-21页 |
| 2.4 GPU体系结构与CUDA架构基础理论 | 第21-23页 |
| 2.5 GPU虚拟化的理论基础 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 虚拟化环境下GPU集群调度算法与负载均衡算法 | 第25-38页 |
| 3.1 服务器端GPU调度算法应用场景 | 第25-26页 |
| 3.2 虚拟化环境下GPU调度算法设计 | 第26-33页 |
| 3.2.1 算法总体框架 | 第26-27页 |
| 3.2.2 算法原理 | 第27-28页 |
| 3.2.3 服务器节点宕机情况处理 | 第28-29页 |
| 3.2.4 GPU虚拟化 | 第29-31页 |
| 3.2.5 映射算法MD5 | 第31-33页 |
| 3.3 客户端负载均衡算法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 负载均衡基础理论 | 第33-34页 |
| 3.3.2 本文采用的负载均衡算法 | 第34-36页 |
| 3.4 算法采用的数据结构 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 虚拟GPU集群云共享系统的实现与测试 | 第38-48页 |
| 4.1 集群系统架构的设计与实现 | 第38-39页 |
| 4.2 测试环境 | 第39-41页 |
| 4.2.1 软硬件环境 | 第40页 |
| 4.2.2 测试场景 | 第40-41页 |
| 4.3 算法模拟测试结果分析 | 第41-45页 |
| 4.3.1 任务分配离散性对比 | 第41-43页 |
| 4.3.2 算法宕机问题处理对比 | 第43-45页 |
| 4.4 系统综合性能测试 | 第45-47页 |
| 4.4.1 优化后和位优化后性能对比和分析 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 5.1 总结 | 第48页 |
| 5.2 未来工作的展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-51页 |