面向GPU的并行空间索引结构及其应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-14页 |
| ·GPU通用计算与CUDA | 第14-17页 |
| ·CUDA简介 | 第14页 |
| ·CUDA编程模型 | 第14-17页 |
| ·线程结构 | 第15-16页 |
| ·CUDA存储器层次 | 第16-17页 |
| ·研究现状与分析 | 第17-19页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第19-21页 |
| ·主要工作 | 第19页 |
| ·章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 GPU上并行空间索引结构的设计与实现 | 第21-36页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·CPU上的布谷鸟哈希算法 | 第22-24页 |
| ·解决哈希冲突的传统方法 | 第22-23页 |
| ·串行布谷鸟哈希 | 第23-24页 |
| ·GPU上三维数据并行哈希的实现 | 第24-35页 |
| ·单键单值类型并行哈希 | 第25-27页 |
| ·基本过程 | 第25-26页 |
| ·参数的选择 | 第26-27页 |
| ·单键多值类型并行哈希 | 第27-32页 |
| ·算法设计 | 第28-29页 |
| ·点云模型数据哈希表的构造 | 第29-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-32页 |
| ·多键多值类型并行哈希 | 第32-35页 |
| ·算法设计 | 第32-33页 |
| ·网格模型数据哈希表的构造 | 第33页 |
| ·实验结果和分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 GPU上存储优化的并行点云光顺算法研究 | 第36-49页 |
| ·引言 | 第36-38页 |
| ·相关概念 | 第36-37页 |
| ·相关工作 | 第37页 |
| ·双边滤波算法 | 第37-38页 |
| ·算法概述 | 第38-42页 |
| ·并行哈希表的构造 | 第39-40页 |
| ·数据结构 | 第39-40页 |
| ·算法实现 | 第40页 |
| ·查找k邻近 | 第40-41页 |
| ·法矢估算 | 第41-42页 |
| ·点云光顺滤波 | 第42页 |
| ·CUDA算法性能的优化 | 第42-45页 |
| ·依据线程块划分的优化 | 第42-44页 |
| ·依据数据访问特点的优化 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-48页 |
| ·算法效果 | 第46页 |
| ·算法性能 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于GPU加速的三维网格模型并行求交算法 | 第49-62页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·算法流程 | 第50-51页 |
| ·曲面网格空间哈希的构造 | 第51-52页 |
| ·空间碰撞检测 | 第52-54页 |
| ·并行求交 | 第54-57页 |
| ·GPU求交 | 第54-56页 |
| ·算法流程 | 第56-57页 |
| ·去重及拓扑信息生成 | 第57-59页 |
| ·交点信息分析 | 第57-58页 |
| ·交点去重 | 第58-59页 |
| ·拓扑还原 | 第59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结和展望 | 第62-64页 |
| ·本文工作总结 | 第62-63页 |
| ·进一步的研究工作 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
