| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究及发展状况 | 第9-11页 |
| ·K-Means算法研究状况 | 第9页 |
| ·加密算法研究状况 | 第9-10页 |
| ·CUDA研究状况 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容与工作 | 第11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-13页 |
| 2 基于CUDA的GPU技术 | 第13-22页 |
| ·CUDA编程模型 | 第13-15页 |
| ·主机端和设备端 | 第13-14页 |
| ·内核函数 | 第14页 |
| ·线程层次结构 | 第14-15页 |
| ·CUDA存储架构 | 第15-17页 |
| ·CUDA硬件架构 | 第17-18页 |
| ·SIMT架构 | 第18页 |
| ·硬件多线程 | 第18页 |
| ·CUDA的优化策略 | 第18-21页 |
| ·存储器访问优化 | 第18-20页 |
| ·指令流优化 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于CUDA的聚类算法 | 第22-33页 |
| ·K-Means算法 | 第22-23页 |
| ·基于CUDA的K-Means算法粗粒度并行 | 第23-26页 |
| ·K-Means算法粗粒度并行中的数据结构 | 第24-25页 |
| ·算法粗粒度并行实现流程 | 第25页 |
| ·基于CUDA的K-Means算法粗粒度的详细设计 | 第25-26页 |
| ·基于CUDA的K-Means算法细粒度并行 | 第26-32页 |
| ·K-Means算法细粒度并行中的数据结构 | 第27-29页 |
| ·算法实现流程 | 第29-30页 |
| ·K-Means算法细粒度的详细设计 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于CUDA的AES算法及分组密码算法 | 第33-49页 |
| ·AES算法实现过程 | 第33-36页 |
| ·字节置换 | 第34页 |
| ·行移位 | 第34页 |
| ·列混合转换 | 第34-36页 |
| ·密钥加 | 第36页 |
| ·密钥扩展 | 第36-38页 |
| ·AES-128中的密钥扩展 | 第36-37页 |
| ·AES-192和AES-256中的密钥扩展 | 第37-38页 |
| ·AES的分析 | 第38页 |
| ·AES算法的并行部分 | 第38-39页 |
| ·基于CUDA的AES并行算法的数据结构 | 第39-40页 |
| ·分组密码模式 | 第40-44页 |
| ·电子密码本(ECB)模式 | 第40-41页 |
| ·密码分组链接(CBC)模式 | 第41-42页 |
| ·密码反馈(CFB)模式 | 第42-43页 |
| ·输出反馈(OFB)模式 | 第43-44页 |
| ·基于CUDA的分组密码算法 | 第44-47页 |
| ·基于CUDA的CBC模式 | 第44-45页 |
| ·基于CUDA的CFB模式 | 第45-46页 |
| ·基于CUDA的OFB模式 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 5 算法性能测试 | 第49-56页 |
| ·测试环境 | 第49页 |
| ·测试结果和分析 | 第49-54页 |
| ·同类算法的比较 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结和展望 | 第56-57页 |
| ·工作总结 | 第56页 |
| ·工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61页 |