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CPU/GPU协同的光学卫星遥感数据高性能处理方法研究

论文创新点第1-6页
摘要第6-9页
Abstract第9-14页
第一章 绪论第14-24页
   ·研究背景和意义第14-16页
   ·国内外研究现状第16-21页
   ·论文研究目标和内容第21-22页
   ·论文章节安排第22-24页
第二章 光学卫星数据处理和高性能计算基础第24-48页
   ·光学卫星数据地面处理流程第24-35页
     ·数据解析第25页
     ·严格成像模型构建第25-26页
     ·传感器辐射处理第26-29页
     ·传感器几何校正第29-34页
     ·系统几何校正第34-35页
   ·并行计算平台和模式第35-41页
     ·并行计算平台第36-37页
     ·并行计算模式第37-41页
   ·GPU硬件体系架构和通用计算模型第41-46页
     ·GPU硬件体系架构第41-44页
     ·GPU通用计算模型第44-46页
   ·本章小结第46-48页
第三章 光学卫星数据处理算法GPU高效映射第48-85页
   ·算法计算量和并行度分析第48-51页
     ·算法计算量分析第48-50页
     ·算法并行度分析第50-51页
   ·算法GPU并行映射第51-54页
     ·核函数任务映射第52-53页
     ·基本设置第53-54页
   ·算法GPU性能优化第54-58页
     ·访存优化第54-57页
     ·指令优化第57页
     ·传输计算堆叠第57-58页
   ·实验与分析第58-83页
     ·实验数据及平台第58-60页
     ·算法性能第60-82页
     ·正确性第82-83页
   ·本章小结第83-85页
第四章 光学卫星数据CPU/GPU高性能动态协同处理第85-104页
   ·计算负载分配的CPU/GPU协同处理模型第86-87页
   ·算法功能并行的CPU/GPU协同分配方法第87-88页
   ·计算负载分配和算法功能并行的动态重调整策略第88-92页
   ·实验与分析第92-102页
     ·实验数据及平台第92页
     ·方法性能第92-102页
   ·本章小结第102-104页
第五章 高性能光学卫星数据处理架构及资源最优调度第104-123页
   ·计算资源划分和处理模式选择第104-106页
   ·基于MOC架构的多计算资源最优调度策略第106-109页
   ·基于多级缓存的高性能存储体系第109-112页
   ·实验与分析第112-121页
     ·实验数据及平台第112-114页
     ·原子计算资源调度性能第114-118页
     ·调度策略比较分析第118-121页
   ·本章小结第121-123页
第六章 实验系统与应用第123-135页
   ·设计与实现第123-129页
     ·设计原则第123-124页
     ·系统实现第124-129页
   ·在资源三号卫星地面应急系统中的应用第129-134页
   ·本章小结第134-135页
第七章 总结与展望第135-138页
   ·本文研究总结第135-137页
   ·进一步工作及展望第137-138页
参考文献第138-146页
攻读博士学位期间发表的论文和科研情况第146-148页
 攻读博士学位期间发表的论文第146-147页
 攻读博士学位期间发表的专利第147页
 攻读博士学位期间参与的科研项目第147页
 攻读博士学位期间获奖情况第147-148页
致谢第148-149页

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