基于异构平台的LHS算法在心电仿真中的应用
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第二章 心电仿真算法 | 第17-28页 |
| 2.1 心电仿真模型 | 第17-21页 |
| 2.2 电势计算 | 第21-23页 |
| 2.3 心电仿真串行算法分析 | 第23-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章GPU通用计算 | 第28-37页 |
| 3.1 GPU通用计算发展简介 | 第28-30页 |
| 3.2 GPU通用计算特点及发展趋势 | 第30-31页 |
| 3.3 CUDA简介 | 第31-36页 |
| 3.3.1 CUDA的编程模型 | 第32-34页 |
| 3.3.2 CUDA的线程结构 | 第34-35页 |
| 3.3.3 CUDA的优化策略 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于GPU的心电仿真算法 | 第37-43页 |
| 4.1 基于GPU的心电仿真算法并行加速分析 | 第37-38页 |
| 4.2 基于GPU的心电仿真算法实现 | 第38-40页 |
| 4.3 源数据预处理 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 LHS算法 | 第43-56页 |
| 5.1 基于异构环境的心电仿真 | 第43-44页 |
| 5.2 负载预测 | 第44-47页 |
| 5.3 任务调度 | 第47-55页 |
| 5.3.1 循环结构处理 | 第47-48页 |
| 5.3.2 任务调度概述 | 第48-49页 |
| 5.3.3 经典的自调度算法 | 第49-50页 |
| 5.3.4 LHS算法 | 第50-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 实验与分析 | 第56-59页 |
| 6.1 实验环境 | 第56页 |
| 6.2 实验设计 | 第56页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第56-58页 |
| 6.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 7.1 结论 | 第59页 |
| 7.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第66-67页 |
| 作者在攻读硕士学位期间所作的项目 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
