摘要 | 第12-14页 |
Abstract | 第14-15页 |
第一章 绪论 | 第16-40页 |
1.1 研究背景和意义 | 第16-20页 |
1.2 研究现状及面临的主要问题 | 第20-36页 |
1.2.1 并行仿真概述 | 第20-23页 |
1.2.2 CMP+MIC计算平台和编程模型概述 | 第23-29页 |
1.2.3 并行仿真支撑技术研究现状 | 第29-34页 |
1.2.4 问题和挑战 | 第34-36页 |
1.3 研究目标及主要工作 | 第36-38页 |
1.3.1 研究目标 | 第36页 |
1.3.2 主要研究内容 | 第36-37页 |
1.3.3 主要创新点 | 第37-38页 |
1.4 论文组织结构 | 第38-40页 |
第二章 面向CMP+MIC计算平台的并行仿真引擎架构 | 第40-68页 |
2.1 引言 | 第40-41页 |
2.2 相关研究与局限性 | 第41-43页 |
2.3 并行仿真引擎架构及适应性分析 | 第43-56页 |
2.3.1 并行仿真引擎架构简介 | 第43-46页 |
2.3.2 适应性分析与验证 | 第46-56页 |
2.4 面向CMP+MIC计算平台的并行仿真引擎架构 | 第56-63页 |
2.4.1 进程+线程模型 | 第56-59页 |
2.4.2 减少锁开销 | 第59-61页 |
2.4.3 内存访问优化 | 第61-63页 |
2.5 实验与分析 | 第63-67页 |
2.5.1 实验环境 | 第63页 |
2.5.2 实验设计 | 第63-64页 |
2.5.3 实验结果与分析 | 第64-67页 |
2.6 本章小结 | 第67-68页 |
第三章 基于聚合-分载的计算模型加速解算方法 | 第68-84页 |
3.1 引言 | 第68页 |
3.2 相关研究与局限性 | 第68-70页 |
3.3 问题描述 | 第70-75页 |
3.3.1 问题提出 | 第70-72页 |
3.3.2 限定和定义 | 第72-75页 |
3.4 基于聚合-分载的模型解算加速算法 | 第75-78页 |
3.4.1 同质化计算模型聚合算法 | 第75-77页 |
3.4.2 基于Offload的批量分载算法 | 第77-78页 |
3.5 实验与分析 | 第78-82页 |
3.5.1 实验环境 | 第78页 |
3.5.2 实验设计 | 第78-80页 |
3.5.3 实验结果与分析 | 第80-82页 |
3.6 本章小结 | 第82-84页 |
第四章 基于Work-Stealing和对象重组的负载平衡方法 | 第84-100页 |
4.1 引言 | 第84页 |
4.2 相关研究与局限性 | 第84-86页 |
4.3 负载平衡相关问题分析 | 第86-89页 |
4.3.1 SE-HPTM逻辑进程映射关系 | 第86-88页 |
4.3.2 SE-HPTM负载平衡分析 | 第88-89页 |
4.4 基于Work-Stealing和逻辑进程重组的负载平衡方法 | 第89-96页 |
4.4.1 负载平衡策略 | 第89-93页 |
4.4.2 映射关系表更新 | 第93-96页 |
4.5 实验与分析 | 第96-98页 |
4.5.1 实验环境 | 第96页 |
4.5.2 实验设计 | 第96-97页 |
4.5.3 实验结果与分析 | 第97-98页 |
4.6 本章小结 | 第98-100页 |
第五章 基于CMP+MIC计算平台的并行仿真应用测试 | 第100-116页 |
5.1 引言 | 第100页 |
5.2 并行仿真支撑环境ECMIC | 第100-103页 |
5.2.1 总体架构 | 第100-103页 |
5.2.2 应用流程 | 第103页 |
5.3 民意趋势仿真应用实例 | 第103-109页 |
5.3.1 系统建模 | 第104-105页 |
5.3.2 设计与实现 | 第105-109页 |
5.4 实验与分析 | 第109-115页 |
5.4.1 实验环境 | 第109页 |
5.4.2 实验设计 | 第109-111页 |
5.4.3 实验结果与分析 | 第111-115页 |
5.5 本章小结 | 第115-116页 |
第六章 结论与展望 | 第116-119页 |
6.1 论文工作总结 | 第116-118页 |
6.2 进一步研究工作 | 第118-119页 |
致谢 | 第119-120页 |
参考文献 | 第120-128页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第128页 |