基于GPU的颗粒离散元计算时间评估及优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第14-16页 |
| 2 CUDA-GPU计算 | 第16-27页 |
| 2.1 CUDA编程模型 | 第16-18页 |
| 2.2 线程模型 | 第18-20页 |
| 2.3 内存模型 | 第20-24页 |
| 2.3.1 私有存储器 | 第21页 |
| 2.3.2 共享存储器 | 第21-22页 |
| 2.3.3 全局存储器 | 第22-23页 |
| 2.3.4 常数存储器 | 第23页 |
| 2.3.5 纹理存储器 | 第23-24页 |
| 2.4 执行模型 | 第24-27页 |
| 3 离散元计算的时间评估及优化模型 | 第27-40页 |
| 3.1 模型概述 | 第27-29页 |
| 3.2 访存时间变化模型 | 第29-35页 |
| 3.2.1 全局存储器的数据传输量 | 第29-31页 |
| 3.2.2 实际全局存储带宽 | 第31-34页 |
| 3.2.3 访存时间的变化函数 | 第34-35页 |
| 3.3 计算时间变化模型 | 第35-37页 |
| 3.3.1 浮点计算能力 | 第35-36页 |
| 3.3.2 浮点计算量 | 第36页 |
| 3.3.3 计算时间的变化函数 | 第36-37页 |
| 3.4 修正因子 | 第37-38页 |
| 3.5 模型验证 | 第38-40页 |
| 4 模型的应用策略 | 第40-44页 |
| 4.1 预测运行时间 | 第40页 |
| 4.2 指导优化 | 第40-44页 |
| 4.2.1 全局存储器访问时间优化 | 第41页 |
| 4.2.2 计算时间优化 | 第41-44页 |
| 5 模型应用与分析 | 第44-50页 |
| 5.1 应用实例性能分析 | 第44-46页 |
| 5.2 构建实例的性能模型 | 第46-48页 |
| 5.3 应用实例性能评估 | 第48-49页 |
| 5.3.1 时间预测 | 第48页 |
| 5.3.2 性能优化 | 第48-49页 |
| 5.4 结果分析 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
