| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外现状、水平与发展趋势 | 第13-15页 |
| ·论文主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 0-1 背包问题 | 第17-24页 |
| ·背包问题定义 | 第17页 |
| ·求解背包问题的典型算法简介 | 第17-23页 |
| ·递归算法 | 第17-18页 |
| ·动态规划算法 | 第18-19页 |
| ·分支限界算法 | 第19-20页 |
| ·贪婪算法 | 第20-21页 |
| ·遗传算法 | 第21-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第3章 GPU 并行计算体系结构 | 第24-32页 |
| ·引言 | 第24-26页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第26-28页 |
| ·CPU+GPU 异构模型 | 第26-27页 |
| ·内核 kernel 与线程层次结构 | 第27-28页 |
| ·CUDA 存储器模型 | 第28-31页 |
| ·全局存储器 | 第29-30页 |
| ·本地存储器 | 第30页 |
| ·固定存储器 | 第30页 |
| ·纹理存储器 | 第30页 |
| ·共享存储器 | 第30-31页 |
| ·寄存器 | 第31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第4章 0-1 背包问题二表算法 | 第32-44页 |
| ·串行二表算法 | 第32-34页 |
| ·两个并行算法的介绍 | 第34-35页 |
| ·并行划分算法 | 第34-35页 |
| ·最优并行归并算法 | 第35页 |
| ·并行二表算法 | 第35-42页 |
| ·子集和生成算法 | 第36-37页 |
| ·剪块算法 | 第37-40页 |
| ·解的搜索算法 | 第40-42页 |
| ·算法性能分析 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-44页 |
| 第5章 二表算法的 CUDA 并行实现 | 第44-57页 |
| ·程序实现平台 | 第44-45页 |
| ·二表算法的 CUDA 并行实现 | 第45-50页 |
| ·CPU+GPU 异构模式算法设计 | 第45-47页 |
| ·GPU 上并行二表算法设计 | 第47-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-56页 |
| ·block 块大小性能分析 | 第50-51页 |
| ·CPU 二表算法性能分析 | 第51-52页 |
| ·GPU 并行二表算法与双核 CPU 串行二表算法性能对比分析 | 第52-53页 |
| ·GPU 并行二表算法与双核 CPU 并行二表算法性能对比分析 | 第53-54页 |
| ·三种二表算法性能对比分析 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |