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SAR成像的GPU并行计算技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
注释表第12-13页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-19页
        1.2.1 SAR成像算法在单GPU上的研究现状第16-17页
        1.2.2 SAR成像算法在单节点多GPU上的研究现状第17-18页
        1.2.3 SAR成像算法在多节点上的研究现状第18-19页
    1.3 主要研究内容第19页
    1.4 论文组织结构第19-21页
第二章 SAR成像算法及GPU并行计算相关研究第21-27页
    2.1 SAR成像算法第21-23页
        2.1.1 SAR成像模型第21页
        2.1.2 SAR成像算法流程第21-23页
    2.2 GPU并行计算第23-26页
        2.2.1 CUDA编程模型第24-25页
        2.2.2 CUDA存储器模型第25-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第三章 GPU高性能平台下SAR成像总体框架设计第27-36页
    3.1 GPU高性能计算平台总体设计第27-30页
        3.1.1 设计原则及目标第27-28页
        3.1.2 总体框架设计第28-30页
    3.2 SAR成像并行粒度选择方案第30-32页
        3.2.1 集群节点间并行粒度选择第30-32页
        3.2.2 节点内并行粒度选择第32页
    3.3 具体设计及主要工作流程第32-35页
        3.3.1 主控模块设计及工作流程第33-34页
        3.3.2 计算模块设计及工作流程第34-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第四章 单节点多GPU的SAR成像算法设计与优化第36-51页
    4.1 相关CUDA编程技巧第36-38页
        4.1.1 多GPU并行计算第36页
        4.1.2 CUDA异步并行技术与流技术第36-37页
        4.1.3 SAR转置处理与CUDA内存分段拷贝第37-38页
    4.2 存储空间分配策略第38-39页
        4.2.1 内存分配第38页
        4.2.2 显存分配第38-39页
    4.3 SAR成像的多GPU处理算法设计第39-41页
    4.4 kernel函数的设计及优化第41-44页
        4.4.1 kernel函数优化方法第41-42页
        4.4.2 矩阵转置kernel第42-43页
        4.4.3 FFTshift kernel第43页
        4.4.4 RCMC kernel第43-44页
    4.5 实验验证及结果分析第44-50页
        4.5.1 实验环境第44页
        4.5.2 成像效果分析第44-45页
        4.5.3 并行效果分析第45-46页
        4.5.4 执行时间和加速比分析第46-48页
        4.5.5 并行效率分析第48-49页
        4.5.6 实时性分析第49-50页
    4.6 本章小结第50-51页
第五章 多节点多GPU的SAR成像算法设计与实现第51-63页
    5.1 多CPU+多GPU协同计算方法第51-52页
        5.1.1 硬件平台和软件架构第51-52页
        5.1.2 负载均衡设计第52页
    5.2 多节点多GPU的SAR成像方案第52-56页
        5.2.1 多节点控制逻辑第53页
        5.2.2 SAR任务分配方案第53页
        5.2.3 SAR数据调度方法第53-55页
        5.2.4 批量SAR任务优化设计第55-56页
    5.3 实验验证及结果分析第56-62页
        5.3.1 实验环境第56页
        5.3.2 多节点执行时间测试第56-58页
        5.3.3 网络通信影响测试第58-60页
        5.3.4 可扩展性测试第60-62页
        5.3.5 并行架构综合分析第62页
    5.4 本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-65页
    6.1 研究工作总结第63-64页
    6.2 下一步工作展望第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-70页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第70页

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