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分层并行设计模式及分布式ADMM算法的研究

摘要第6-8页
abstract第8-9页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 课题来源第13页
    1.2 课题研究的目的和意义第13-15页
    1.3 国内外研究现状第15-19页
        1.3.1 MPI的发展和通信优化第15-16页
        1.3.2 分布式ADMM算法的研究现状第16页
        1.3.3 分布式并行框架的发展现状第16-18页
        1.3.4 并行计算模型的研究现状第18-19页
    1.4 论文主要研究内容第19-21页
第二章 分层并行设计模式第21-48页
    2.1 进程分布对并行算法的影响第21-23页
    2.2 多核感知的MPICH中间件第23-28页
        2.2.1 MPICH进程分配策略第23-25页
        2.2.2 中间件的设计方法第25页
        2.2.3 中间件的API接口第25-28页
    2.3 层次化通信模型第28-29页
    2.4 分层并行编程模型第29-32页
        2.4.1 基于主从模式的分层并行编程模型第29-31页
        2.4.2 基于对等模式的分层并行编程模型第31-32页
    2.5 通信优化策略第32页
    2.6 数据访问优化第32-33页
        2.6.1 数据访问本地化第32-33页
        2.6.2 结合HDFS的数据本地化第33页
    2.7 应用实例第33-47页
        2.7.1 矩阵乘法并行化第34-36页
        2.7.2 分布式并行ELM算法第36-47页
    2.8 本章小结第47-48页
第三章 基于分层并行设计模式的异步分布式ADMM算法第48-65页
    3.1 分散一致性分布式ADMM算法第48-50页
    3.2 异步分布式ADMM算法第50-52页
    3.3 基于分层并行设计模式的ADMM算法的设计第52-56页
        3.3.1 三种层次化模型的设计第52-53页
        3.3.2 算法的描述与分析第53-56页
    3.4 收敛性分析第56-58页
        3.4.1 应用IMFC和IMC通信模型算法收敛性分析第57-58页
        3.4.2 应用IMB通信模型算法收敛性分析第58页
    3.5 HM-ADMM算法的实现第58-61页
    3.6 实验测式与结果分析第61-64页
        3.6.1 实验应用与实验数据第61-62页
        3.6.2 收敛性测试与分析第62-63页
        3.6.3 性能测试与分析第63-64页
    3.7 本章小结第64-65页
第四章 基于SSP模型的异步分布式ADMM算法第65-79页
    4.1 SSP模型详解第65-66页
    4.2 全局一致性分布式ADMM算法第66-68页
    4.3 基于SSP模型的异步分布式ADMM算法第68-71页
        4.3.1 算法的设计与分析第68-70页
        4.3.2 一致性变量的计算第70-71页
    4.4 收敛性分析第71-78页
    4.5 本章小结第78-79页
第五章 SSP-ADMM算法实现与实验测试第79-88页
    5.1 SSP-ADMM算法的实现第79-81页
    5.2 实验测试环境第81-82页
    5.3 实验应用与实验数据第82页
    5.4 基于SSP模型的异步分布式ADMM算法收敛性测试第82-84页
        5.4.1 目标函数为非强凸时算法收敛性测试第82-83页
        5.4.2 目标函数为强凸时算法收敛性测试第83-84页
        5.4.3 收敛性测试结果与分析第84页
    5.5 基于SSP模型的异步分布式ADMM算法性能测试第84-86页
        5.5.1 算法通信时间的测试第84-85页
        5.5.2 算法精度测试第85-86页
        5.5.3 性能测试结果与分析第86页
    5.6 基于Petuum和基于MPI的ADMM算法对比实验第86-87页
    5.7 本章小结第87-88页
第六章 结论和展望第88-90页
    6.1 总结第88页
    6.2 进一步研究方向第88-90页
参考文献第90-96页
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文第96-97页
作者在攻读硕士学位期间所作的项目第97-98页
致谢第98页

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