| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 高性能计算技术发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 并行化SVM国内外研究 | 第12-13页 |
| 1.4 课题研究内容及组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 异构集群并行计算框架 | 第14-30页 |
| 2.1 分布式并行技术比较 | 第16-20页 |
| 2.1.1 MPI | 第16页 |
| 2.1.2 MapReduce并行架构 | 第16-18页 |
| 2.1.3 Spark并行架构 | 第18-19页 |
| 2.1.4 小结 | 第19-20页 |
| 2.2 异构集群并行计算框架软件 | 第20-28页 |
| 2.2.1 软件部署 | 第21-22页 |
| 2.2.2 工作流程 | 第22-23页 |
| 2.2.3 资源管理软件 | 第23-24页 |
| 2.2.4 节点管理软件 | 第24页 |
| 2.2.5 任务计算软件 | 第24-26页 |
| 2.2.6 应用程序 | 第26-28页 |
| 2.3 集群框架平台特点 | 第28-30页 |
| 第三章 支持向量机基本理论 | 第30-37页 |
| 3.1 经验风险最小化准则 | 第30-31页 |
| 3.2 结构风险最小化准则 | 第31-33页 |
| 3.3 线性支持向量机 | 第33-35页 |
| 3.4 非线性支持向量机 | 第35-37页 |
| 第四章 LIBSVM并行化 | 第37-60页 |
| 4.1 LIBSVM源码分析 | 第37-43页 |
| 4.1.1 类结构图 | 第37-38页 |
| 4.1.2 头文件SVM.h | 第38-40页 |
| 4.1.2.1 structsvm_node | 第38-39页 |
| 4.1.2.2 structsvm_problem | 第39页 |
| 4.1.2.3 structsvm_model | 第39-40页 |
| 4.1.3 SVM.cpp文件 | 第40-42页 |
| 4.1.3.1 类Cache | 第40-41页 |
| 4.1.3.2 类Kernel | 第41-42页 |
| 4.1.3.3 类Solver | 第42页 |
| 4.1.4 多分类、交叉验证 | 第42-43页 |
| 4.2 SVM并行化方案比较 | 第43-53页 |
| 4.2.1 层级式并行 | 第43-44页 |
| 4.2.2 数据分块并行 | 第44-49页 |
| 4.2.3 svm_train_one并行 | 第49-51页 |
| 4.2.4 Q值计算并行 | 第51-52页 |
| 4.2.5 比较小结 | 第52-53页 |
| 4.3 LIBSVM并行化实现 | 第53-60页 |
| 4.3.1 框架接口 | 第53-54页 |
| 4.3.2 模型训练并行化改造 | 第54-57页 |
| 4.3.2.1 主流程并行化改造 | 第54-57页 |
| 4.3.2.2 svm_train_one函数并行化改造 | 第57页 |
| 4.3.3 交叉验证并行化改造 | 第57-58页 |
| 4.3.3.1 主流程并行化改造 | 第57页 |
| 4.3.3.2 svm_predict函数并行化改造 | 第57-58页 |
| 4.3.4 CPU多核并行计算 | 第58页 |
| 4.3.5 GPU版本并行算法 | 第58-60页 |
| 第五章 异构集群下的SVM并行计算性能分析 | 第60-69页 |
| 5.1 实验环境的建立 | 第60-62页 |
| 5.2 单节点测试结果 | 第62-63页 |
| 5.3 多节点测试结果 | 第63-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-70页 |
| 6.1 全文总结 | 第69页 |
| 6.2 工作展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
