| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容与工作 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织 | 第14-16页 |
| 第二章 相关知识 | 第16-28页 |
| 2.1 GPU与CUDA编程模型 | 第16-20页 |
| 2.1.1 GPU架构 | 第16-18页 |
| 2.1.2 CUDA编程模型 | 第18-20页 |
| 2.2 MIC架构与MIC上编程模型 | 第20-22页 |
| 2.2.1 MIC架构 | 第20-21页 |
| 2.2.2 MIC上编程模型 | 第21-22页 |
| 2.3 异构计算介绍 | 第22-24页 |
| 2.4 MapReduce编程模型以及相关实现 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小节 | 第27-28页 |
| 第三章 基于混合异构系统的MapReduce编程模型HyMR | 第28-35页 |
| 3.1 设计目标 | 第28-29页 |
| 3.2 HyMR的总体设计与工作流程 | 第29-31页 |
| 3.3 HyMR适配器 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 HyMR的实现与优化机制 | 第35-42页 |
| 4.1 HyMR应用编程接口 | 第35-37页 |
| 4.2 HyMR编程模型中优化机制 | 第37-41页 |
| 4.2.1 混合任务调度器 | 第38-39页 |
| 4.2.2 键值处理优化机制 | 第39-40页 |
| 4.2.3 数据传输优化机制 | 第40-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 HyMR性能评估与结果分析 | 第42-49页 |
| 5.1 环境设置及实验数据 | 第42-44页 |
| 5.2 HyMR模型性能评估 | 第44-47页 |
| 5.3 HyMR编程模型与Phoenix++性能比较 | 第47-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 工作总结 | 第49页 |
| 6.2 工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间发表的主要学术论文 | 第57-58页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第58页 |