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基于MIC众核架构的并行算法设计与优化

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
注释表第13-14页
缩略词第14-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景第15-17页
        1.1.1 众核处理器与高性能计算第15-16页
        1.1.2 高性能计算与科学工程应用第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-18页
    1.3 研究内容与意义第18-19页
    1.4 论文结构第19-21页
第二章 众核架构相关技术概述第21-30页
    2.1 Intel众核架构第21页
    2.2 二代Knight Landing新特性第21-28页
        2.2.1 微架构变化第21-23页
        2.2.2 多通道内存(MCDRAM)第23-25页
        2.2.3 缓存集群(Cluster)第25-26页
        2.2.4 向量指令集(AVX-512)第26-28页
    2.3 OpenMP编程模型第28-30页
第三章 众核架构下的SpMV算法设计与优化第30-48页
    3.1 并行算法移植与优化的一般方法第30-34页
        3.1.1 第一步:并行度优化第30-31页
        3.1.2 第二步:向量化第31-32页
        3.1.3 第三步:访存带宽优化第32-34页
    3.2 稀疏矩阵向量乘第34-37页
        3.2.1 基本概念第34页
        3.2.2 压缩算法相关研究第34-35页
        3.2.3 针对MIC的改进压缩算法第35-37页
    3.3 SpMV算法移植与优化方法第37-42页
        3.3.1 线程级并行第37-38页
        3.3.2 AVX-512 掩码优化第38-39页
        3.3.3 高速带宽内存优化第39-40页
        3.3.4 缓存集群优化第40-42页
    3.4 实验结果与分析第42-47页
        3.4.1 实验平台与测试数据集第42-43页
        3.4.2 改进的ELLPACK参数分析第43-44页
        3.4.3 算法性能评估第44-46页
        3.4.4 加速比分析第46-47页
    3.5 本章小结第47-48页
第四章 偏微分求解算法设计与优化第48-62页
    4.1 偏微分方程迭代求解算法第48-49页
        4.1.1 基本概念第48-49页
        4.1.2 Stencil相关研究第49页
    4.2 Stencil设计与优化第49-56页
        4.2.1 线程级并行与向量化第50页
        4.2.2 分块优化策略研究第50-52页
        4.2.3 针对MIC的改进Stencil算法第52-55页
        4.2.4 访存优化第55-56页
    4.3 实验结果与分析第56-61页
        4.3.1 实验平台与测试数据集第56-57页
        4.3.2 分块优化策略对比第57页
        4.3.3 缓存利用率分析第57-58页
        4.3.4 MCDRAM实验与分析第58-59页
        4.3.5 Cluster实验结果分析第59-60页
        4.3.6 执行时间与加速比第60-61页
    4.4 本章小结第61-62页
第五章 BP神经网络设计与优化第62-71页
    5.1 人工神经网络第62-65页
        5.1.1 反向传播算法基本概念第62页
        5.1.2 BP算法分析第62-65页
    5.2 BP算法设计与优化第65-69页
        5.2.1 缓存分块优化第65-67页
        5.2.2 寄存器分块与向量化第67-69页
    5.3 实验结果与分析第69-70页
        5.3.1 测试数据集与实验参数第69页
        5.3.2 优化前后性能对比第69页
        5.3.3 加速比第69-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
    6.1 全文总结第71-72页
    6.2 未来工作第72-73页
参考文献第73-78页
致谢第78-79页
在学期间的研究成果以发表的学术论文第79页

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