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MPP环境中面向动态规划算法的混合并行系统的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状及趋势第10-11页
    1.3 本文主要工作和贡献第11页
    1.4 本文的内容和结构第11-13页
第二章 相关工作介绍第13-15页
    2.1 并行计算硬件平台第13-14页
        2.1.1 对称多处理器(Symmetric Multi-Processor)第13页
        2.1.2 非一致存储访问体系结构(Non-Uniform Memory Access)第13页
        2.1.3 大规模并行处理体系结构(Massive Parallel Processing)第13-14页
    2.2 大规模并行计算中间件第14-15页
第三章 多层次自动并行化系统 EasyHPS 框架简介第15-17页
第四章 DAG 数据驱动模型第17-23页
    4.1 DAG 模式图定义第17页
    4.2 动态规划问题与 DAG 模式图的关系第17-19页
    4.3 动态规划问题的分类与 DAG 模式图库第19-20页
    4.4 DAG 数据驱动模型初始化第20-21页
    4.5 运行时系统中 DAG 数据驱动模型的解析第21-23页
第五章 EasyHPS 系统子任务调度机制第23-27页
    5.1 EasyHPS 动态线程池组件第23-24页
        5.1.1 当前可计算子任务队列第23页
        5.1.2 完成计算子任务队列第23-24页
    5.2 主模块动态任务线程池的任务调度第24-25页
    5.3 从属模块动态任务线程池的任务调度第25-27页
第六章 EasyHPS 系统容错恢复机制简介第27-33页
    6.1 常见的容错问题第27-28页
    6.2 超时检测的容错机制第28-30页
        6.2.1 进程级别的超时检测容错机制第28-29页
        6.2.2 线程级别的超时检测容错机制第29-30页
    6.3 日志跟踪的容错机制第30-33页
第七章 EasyHPS 系统内存接口扩展第33-38页
    7.1 缓存的组相联映射第33-34页
    7.2 EasyHPS 系统中内存扩展接口设计第34-38页
第八章 EasyHPS 系统设计第38-48页
    8.1 EasyHPS 系统主模块详细设计第38-43页
        8.1.1 主模块 DAG 数据驱动模型详细设计第38-41页
        8.1.2 主模块调度模块详细设计第41-42页
        8.1.3 主模块容错模块详细设计第42-43页
    8.2 EasyHPS 从属模块详细设计第43-46页
        8.2.1 从属模块 DAG 数据驱动模型详细设计第43-45页
        8.2.2 从属模块调度模块详细设计第45-46页
        8.2.3 从属模块容错模块详细设计第46页
    8.3 EasyHPS 系统内存扩展接口详细设计第46-48页
第九章 EasyHPS 系统在 MPP 环境中的实验设计和结果分析第48-57页
    9.1 实验环境与实验设计第48-49页
    9.2 小数据规模下基于 EasyHPS 系统实现动态规划算法第49-55页
        9.2.1 小数据规模下基于 EasyHPS 系统实现动态规划算法的实验设计第49-51页
        9.2.2 小数据规模下基于 EasyHPS 系统实现动态规划算法的结果分析第51-52页
        9.2.3 小数据规模下容错模块对于 EasyHPS 系统性能的影响第52-55页
    9.3 小数据规模下 EasyHPS 系统的动态调度策略与静态调度策略的比较第55页
        9.3.1 小数据规模下 EasyHPS 系统的动态调度策略与静态调度策略的实验设计第55页
        9.3.2 小数据规模下 EasyHPS 系统的动态调度策略与静态调度策略的结果分析第55页
    9.4 大数据规模下基于 EasyHPS 系统实现动态规划算法第55-57页
        9.4.1 大数据规模下基于 EasyHPS 系统实现动态规划算法的实验设计第56页
        9.4.2 大数据规模下基于 EasyHPS 系统实现动态规划算法的结果分析第56-57页
第十章 总结和展望第57-59页
    10.1 总结第57页
    10.2 对未来工作的展望第57-59页
        10.2.1 针对 DAG 模式图库进行改良第58页
        10.2.2 对于异构计算平台的研究和完善第58页
        10.2.3 对于超大规模数据集计算的支持第58-59页
参考文献第59-62页
发表论文和参加科研情况说明第62-63页
致谢第63页

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