面向GPU集群领域的关键算法研究和实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 课题相关领域发展现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 CPU与GPU系统的异构计算 | 第12-15页 |
| 1.2.2 LU-SGS国内外发展现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织与结构 | 第17-18页 |
| 第2章 相关背景知识 | 第18-29页 |
| 2.1 CUDA基础原理 | 第18-22页 |
| 2.1.1 主要概念和名称 | 第18-19页 |
| 2.1.2 CUDA硬件层面 | 第19-20页 |
| 2.1.3 CUDA内存模型 | 第20-22页 |
| 2.2 LU-SGS迭代法 | 第22-24页 |
| 2.3 GPU架构特点 | 第24-26页 |
| 2.4 逻辑回归算法 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 并行LU-SGS关键算法 | 第29-39页 |
| 3.1 矩阵相乘算法 | 第29-31页 |
| 3.2 零拷贝内存减少访问时间 | 第31-32页 |
| 3.3 一维LU-SGS迭代法 | 第32-35页 |
| 3.4 二维LU-SGS迭代法 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 并行逻辑回归关键算法 | 第39-48页 |
| 4.1 并行逻辑回归 | 第39-41页 |
| 4.2 并行随机梯度下降算法 | 第41页 |
| 4.3 PS-Lite | 第41-46页 |
| 4.3.1 分布式一致性哈希 | 第43-44页 |
| 4.3.2 Raft | 第44-46页 |
| 4.4 GPU对参数服务器的支持 | 第46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第48-54页 |
| 5.1 实验平台硬件和软件信息 | 第48-50页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第50-53页 |
| 5.2.1 实验平台架构 | 第50页 |
| 5.2.2 实验结果和分析 | 第50-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 工作总结 | 第54-55页 |
| 6.2 进一步工作和展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 | 第63页 |
