| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·课题研究背景 | 第11-20页 |
| ·GPU的历史和发展现状 | 第12-14页 |
| ·CPU-GPU异构系统体系结构 | 第14-15页 |
| ·主流GPU体系结构 | 第15-17页 |
| ·GPU编程模型 | 第17-20页 |
| ·相关研究 | 第20-21页 |
| ·论文的主要工作 | 第21-22页 |
| ·论文结构 | 第22-23页 |
| 第二章 AMD 流处理器体系结构及编程模型 | 第23-28页 |
| ·AMD流处理器芯片结构 | 第23-24页 |
| ·Brook+流编程模型 | 第24-27页 |
| ·两级抽象模型 | 第24-25页 |
| ·流编程模型特点 | 第25-27页 |
| ·流程序的编译与执行 | 第27-28页 |
| 第三章 面向大规模科学计算的CPU-GPU异构并行技术 | 第28-40页 |
| ·基于CPU-GPU异构平台优化策略 | 第28-35页 |
| ·CPU-GPU任务划分 | 第28-32页 |
| ·CPU-GPU通信优化 | 第32-35页 |
| ·基于GPU流处理的优化方法 | 第35-39页 |
| ·平衡线程并行性和局部性 | 第35-36页 |
| ·分支消除 | 第36-38页 |
| ·开发指令级并行 | 第38页 |
| ·提高存储带宽利用率 | 第38-39页 |
| ·异构平台优化方法小结 | 第39-40页 |
| 第四章 典型科学计算应用的流化和优化 | 第40-61页 |
| ·矩阵乘的流化和优化 | 第40-46页 |
| ·矩阵乘流化方法 | 第40-41页 |
| ·矩阵乘优化方法 | 第41-45页 |
| ·矩阵乘优化方法小结 | 第45-46页 |
| ·LU分解的流化和优化 | 第46-56页 |
| ·LU分解算法分析 | 第46-48页 |
| ·LU分解流化方法 | 第48-51页 |
| ·LU分解优化方法 | 第51-55页 |
| ·LU分解优化方法小结 | 第55-56页 |
| ·Mgrid的流化和优化 | 第56-61页 |
| ·Mgrid算法分析 | 第56-57页 |
| ·Mgrid流化方法 | 第57页 |
| ·Mgrid优化方法 | 第57-60页 |
| ·Mgrid优化方法小结 | 第60-61页 |
| 第五章 实验和结果分析 | 第61-76页 |
| ·矩阵乘测试及结果分析 | 第61-66页 |
| ·矩阵乘的简单流化实现 | 第61-62页 |
| ·矩阵乘的优化实现 | 第62-65页 |
| ·矩阵乘优化效果总结 | 第65-66页 |
| ·LU分解测试及结果分析 | 第66-70页 |
| ·LU分解算法的简单流化实现 | 第66-67页 |
| ·LU分解算法的优化实现 | 第67-69页 |
| ·LU分解算法优化效果总结 | 第69-70页 |
| ·Mgrid测试及结果分析 | 第70-75页 |
| ·Mgrid的流化及优化实现 | 第70-74页 |
| ·Mgrid优化效果总结 | 第74-75页 |
| ·测试总结 | 第75-76页 |
| 第六章 结束语 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第82页 |