| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| ·GPU 的发展 | 第10-11页 |
| ·字符串匹配研究的意义及面临的挑战 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关工作 | 第14-26页 |
| ·GPU 的体系结构 | 第14-15页 |
| ·GPGPU 的编程方法 | 第15-19页 |
| ·图形接口 | 第15-17页 |
| ·BROOKGPU 编程环境 | 第17-18页 |
| ·CG 高级编程语言 | 第18-19页 |
| ·NVIDIA CUDA | 第19-24页 |
| ·CUDA 软件堆栈 | 第19-20页 |
| ·并行线程体系 | 第20-21页 |
| ·CUDA 的存储体系 | 第21-22页 |
| ·CUDA 线程的执行 | 第22-23页 |
| ·NVCC 编译器工作原理 | 第23-24页 |
| ·CUDA 与传统GPGPU 的区别 | 第24-26页 |
| 第3章 串匹配算法 | 第26-34页 |
| ·串匹配的基本概念 | 第26页 |
| ·串匹配算法分类 | 第26-34页 |
| ·基于前缀的算法[KMP, AC] | 第26-29页 |
| ·基于后缀的算法[BM, Horspool, Wu-Manber] | 第29-31页 |
| ·位并行算法[Shift-AND, Shift-OR, BNDM] | 第31-32页 |
| ·串匹配算法的发展 | 第32-34页 |
| 第4章 基于GPU 的并行串匹配算法 | 第34-43页 |
| ·国内外研究现状 | 第34-38页 |
| ·网络入侵检测系统（IDS）中基于GPU 的多模式匹配算法 | 第34-35页 |
| ·PixelSnort | 第35-36页 |
| ·基于GPU 的DNA 序列比较：Cmatch 算法 | 第36-38页 |
| ·基于GPU 的串匹配算法 | 第38-40页 |
| ·模式串预处理 | 第38-39页 |
| ·匹配算法 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第5章 串匹配算法的内存优化 | 第43-52页 |
| ·国内外研究现状 | 第43-44页 |
| ·DFA 内存访问代价 | 第44-47页 |
| ·内存访问代价模型及访问代价函数 | 第44-45页 |
| ·链式内存访问的概率代价函数 | 第45-46页 |
| ·最优的链式内存访问编码 | 第46-47页 |
| ·基于GOLOMB 编码的高级AC 算法 | 第47-48页 |
| ·高级AC 匹配自动机中的最优状态编码 | 第47页 |
| ·链式内存存储的高级AC 算法 | 第47-48页 |
| ·实验与分析 | 第48-51页 |
| ·对存储空间大小的测试 | 第49-50页 |
| ·对匹配速度的测试 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录 1 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第57页 |
