| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1 多核处理器的发展现状 | 第11-12页 |
| 1.1.2 多核处理器的分类 | 第12-14页 |
| 1.2 多核软件的发展现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 多核操作系统发展现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 多核应用软件的发展现状 | 第16-18页 |
| 1.3 多核软件优化提出的意义 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第19-20页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第20-23页 |
| 第2章 异构多核平台操作系统调度算法优化的研究 | 第23-51页 |
| 2.1 引言 | 第23-27页 |
| 2.1.1 异构多核平台操作系统的特性 | 第23-26页 |
| 2.1.2 异构多核平台操作系统任务调度的关键问题 | 第26-27页 |
| 2.2 核心类型与匹配类型因子F的关系 | 第27-32页 |
| 2.2.1 匹配类型因子F的定义 | 第29-31页 |
| 2.2.2 CPI与匹配类型因子F的分析 | 第31-32页 |
| 2.3 MTSA算法在操作系统中的模型 | 第32-39页 |
| 2.3.1 MTSA算法调度策略 | 第33-36页 |
| 2.3.2 MTSA算法描述 | 第36-39页 |
| 2.4 实验与分析 | 第39-49页 |
| 2.4.1 MTSA算法实验平台的搭建 | 第39-41页 |
| 2.4.2 指令延迟与加速比分析 | 第41-43页 |
| 2.4.3 调度器的实现 | 第43-44页 |
| 2.4.4 MTSA算法与Linux性能对比分析 | 第44-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第3章 多核平台程序并行化算法的研究 | 第51-73页 |
| 3.1 引言 | 第51页 |
| 3.2 多核平台程序优化方法及实验 | 第51-56页 |
| 3.2.1 应用程序算法优化的方法 | 第52-53页 |
| 3.2.2 应用程序算法优化的实现 | 第53-56页 |
| 3.3 针对多核平台的并行化PO-DIJKSTRA算法 | 第56-67页 |
| 3.3.1 串行Dijkstra算法在路径搜索中的模型 | 第58-61页 |
| 3.3.2 针对多核平台PO-Dijkstra算法的建模 | 第61-63页 |
| 3.3.3 PO-Dijkstra算法中自适应参数AC | 第63-65页 |
| 3.3.4 优化后的PO-Di jkstra并行算法描述 | 第65-67页 |
| 3.4 实验与分析 | 第67-71页 |
| 3.4.1 PO-Dijkstra算法的实验环境 | 第67-68页 |
| 3.4.2 并行编程模型的选择 | 第68-69页 |
| 3.4.3 PO-Dijkstra算法与串行算法比较 | 第69-70页 |
| 3.4.4 PO-Dijkstra算法在不同环境的性能比较 | 第70-71页 |
| 3.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第4章 多核平台任务调度优化算法的研究 | 第73-93页 |
| 4.1 引言 | 第73-74页 |
| 4.2 多核云计算平台多媒体数据动态任务调度方法的优化 | 第74-78页 |
| 4.2.1 多核云计算平台系统的建模 | 第75-76页 |
| 4.2.2 多媒体数据任务建模 | 第76-78页 |
| 4.3 多核平台IPSOTS调度策略的提出 | 第78-85页 |
| 4.3.1 IPSOTS调度策略的假设条件 | 第79页 |
| 4.3.2 IPSOTS调度策略动态任务优先级的计算 | 第79-84页 |
| 4.3.3 IPSOTS调度算法描述 | 第84-85页 |
| 4.4 实验与分析 | 第85-90页 |
| 4.4.1 平均吞吐量的分析 | 第87-88页 |
| 4.4.2 负载率的分析 | 第88-89页 |
| 4.4.3 启动延时的分析 | 第89-90页 |
| 4.4.4 控制消息数量分析 | 第90页 |
| 4.5 本章小结 | 第90-93页 |
| 第5章 结论 | 第93-97页 |
| 5.1 总结 | 第93-95页 |
| 5.2 未来展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-107页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 附录 | 第111-114页 |
