异构环境下三维表面重建并行化研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题来源 | 第7页 |
| ·课题研究意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·国外研究现状 | 第7-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9页 |
| ·本文研究内容和章节安排 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 表面重建算法概述 | 第11-15页 |
| ·泊松方程简介 | 第11页 |
| ·八叉树结构 | 第11-12页 |
| ·泊松算法概述 | 第12-13页 |
| ·泊松算法流程 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第三章 并行计算 | 第15-21页 |
| ·并行计算 | 第15页 |
| ·OPENMP并行架构 | 第15-16页 |
| ·OpenMP介绍 | 第15页 |
| ·OpenMP编程模型 | 第15-16页 |
| ·CUDA并行架构 | 第16-20页 |
| ·CUDA介绍 | 第16页 |
| ·CUDA编程模型 | 第16-18页 |
| ·CUDA线程层次结构 | 第18-19页 |
| ·CUDA存储器层次结构 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第四章 并行算法实现 | 第21-34页 |
| ·可并行性分析 | 第21页 |
| ·基于OPENMP的并行算法 | 第21-23页 |
| ·基于OpenMP的并行算法设计 | 第21-22页 |
| ·基于OpenMP的并行算法优化 | 第22-23页 |
| ·基于CUDA的并行算法 | 第23-32页 |
| ·基于CUDA的并行算法设计 | 第23-32页 |
| ·基于CUDA的并行算法优化 | 第32页 |
| ·混合并行算法 | 第32-33页 |
| ·混合并行算法设计 | 第32-33页 |
| ·混合并行算法优化 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 实验与分析 | 第34-59页 |
| ·实验环境 | 第34页 |
| ·测试数据集 | 第34-35页 |
| ·基于OPENMP并行化的结果及分析 | 第35-49页 |
| ·重建精度分析 | 第37-42页 |
| ·重建效率分析 | 第42-47页 |
| ·可扩展性分析 | 第47-49页 |
| ·基于CUDA并行化的结果及分析 | 第49-54页 |
| ·重建精度分析 | 第49-52页 |
| ·重建效率分析 | 第52-53页 |
| ·可扩展性分析 | 第53-54页 |
| ·混合并行化的结果及分析 | 第54-58页 |
| ·重建精度分析 | 第54-57页 |
| ·重建效率分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59页 |
| ·未来展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
