CPU/GPU协同的DEM转等高线并行化方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 项目支撑 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.2 研究现状评述 | 第19-20页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第20-25页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第21-23页 |
| 1.3.3 论文组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 串行算法原理与并行潜力分析 | 第25-35页 |
| 2.1 DEM转等高线算法原理 | 第25-28页 |
| 2.1.1 特征点提取 | 第26-27页 |
| 2.1.2 等高线连接 | 第27-28页 |
| 2.2 串行算法改进 | 第28-31页 |
| 2.2.1 DEM焦点统计平滑 | 第28-30页 |
| 2.2.2 等高点加密 | 第30-31页 |
| 2.3 DEM转等高线算法并行性分析 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 DEM转等高线并行问题分析 | 第35-63页 |
| 3.1 DEM数据划分 | 第35-41页 |
| 3.1.1 影响数据划分因素 | 第35-37页 |
| 3.1.2 常见栅格数据划分方法 | 第37-40页 |
| 3.1.3 基于GPU内存限制的重叠划分方法 | 第40-41页 |
| 3.2 DEM转等高线的GPU存储映射方法 | 第41-51页 |
| 3.2.1 GPU体系结构分析 | 第41-44页 |
| 3.2.2 GPU中DEM数据存储 | 第44-46页 |
| 3.2.3 GPU映射方法设计 | 第46-51页 |
| 3.3 GPU内和计算节点之间等高线拼接方法 | 第51-60页 |
| 3.3.1 断裂线类型 | 第52-53页 |
| 3.3.2 GPU内等高线拼接 | 第53-59页 |
| 3.3.3 CPU节点间等高线拼接 | 第59-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-63页 |
| 第四章 CPU/GPU协同调度设计 | 第63-75页 |
| 4.1 DEM转等高线并行任务分解 | 第63-64页 |
| 4.2 DEM转等高线任务调度 | 第64-69页 |
| 4.2.1 DEM转等高线动态数据分发策略 | 第64-65页 |
| 4.2.2 GPU内部线程调度策略 | 第65-67页 |
| 4.2.3 节点间等高线拼接调度策略 | 第67-69页 |
| 4.3 CPU/GPU协同调度策略设计 | 第69-74页 |
| 4.3.1 CPU/GPU集群架构 | 第69-70页 |
| 4.3.2 协同调度策略 | 第70-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 并行算法实现与测试 | 第75-95页 |
| 5.1 并行算法实现 | 第75-77页 |
| 5.1.1 并行环境 | 第75-76页 |
| 5.1.2 并行算法实现 | 第76-77页 |
| 5.2 实验数据 | 第77-79页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第79-93页 |
| 5.3.1 正确性验证 | 第79-81页 |
| 5.3.2 效率分析 | 第81-93页 |
| 5.4 本章小结 | 第93-95页 |
| 第六章 结论与展望 | 第95-97页 |
| 6.1 研究结论 | 第95-96页 |
| 6.2 创新点 | 第96页 |
| 6.3 展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-101页 |
| 攻读硕士期间科研成果 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
