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基于CPU+GPU异构集群的量子计算仿真方法的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·研究背景和意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
   ·研究内容第12页
   ·论文结构第12-14页
第二章 量子计算仿真方法的相关研究及分析第14-19页
   ·量子计算仿真第14-16页
     ·基于量子线路模型的量子计算仿真第14-15页
     ·量子比特第15页
     ·量子门和量子线路第15-16页
   ·基于GPU通用计算的量子计算仿真第16-17页
   ·CPU+GPU异构集群计算第17-18页
     ·集群并行计算技术第17-18页
     ·异构集群仿真技术第18页
   ·本章小结第18-19页
第三章 异构集群的量子计算仿真系统的设计第19-32页
   ·量子计算的仿真实现第19-22页
     ·量子比特的仿真第19-20页
     ·量子计算的仿真第20-22页
   ·CPU+GPU异构集群仿真系统的架构设计第22-25页
     ·CPU+多GPU高性能异构架构设计第22-23页
     ·集群分布式存储架构设计第23-24页
     ·异构分布式集群架构设计第24-25页
   ·仿真系统的工作流第25-26页
   ·异构集群多级存储下的数据流第26-30页
     ·多级存储下的数据依赖第26-28页
     ·异构集群中的数据通信第28-29页
     ·异构集群中的数据流第29-30页
   ·系统分析第30-31页
     ·量子计算仿真的通用性第30-31页
     ·量子计算仿真的可用性第31页
   ·本章小结第31-32页
第四章 异构集群的量子计算仿真系统的优化第32-43页
   ·基于局部性原理的分布式数据存储方法第32-33页
   ·异构集群数据传输优化第33-37页
     ·节点间数据传输优化第34-36页
     ·节点内CPU与多GPU间的数据传输优化第36-37页
   ·GPU内访存优化第37-42页
     ·使用共享存储缓存的访存优化第38-40页
     ·使用寄存器缓存的访存优化第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第五章 异构集群下QFT算法的仿真实验第43-56页
   ·研究基础第43-44页
     ·QFT算法特点第43页
     ·基于CUDA架构的优化第43-44页
   ·单节点多GPU下的仿真第44-51页
     ·实验环境第44-45页
     ·仿真工作流第45-46页
     ·实验结果和性能评估第46-51页
   ·GPU集群下的仿真第51-55页
     ·实验环境第51-52页
     ·仿真工作流第52-53页
     ·实验结果和性能评估第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-58页
   ·论文研究工作总结第56-57页
   ·进一步的工作展望第57-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-63页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第63页

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