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异构(CPU-GPU)计算机系统性能评测与优化技术研究

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章绪论第13-22页
   ·研究背景第13-17页
     ·高性能计算机发展现状及面临的挑战第13-16页
     ·CPU-GPU异构体系结构发展现状第16-17页
   ·相关研究第17-20页
     ·面向CPU-GPU异构结构的科学计算第17-18页
     ·CPU-GPU异构结构性能评测与优化第18-20页
   ·论文的主要工作第20页
   ·论文结构第20-22页
第二章CPU-GPU异构结构及GPU体系结构第22-35页
   ·CPU-GPU异构结构第22-23页
     ·CPU-GPU异构并行系统第22页
     ·CPU-GPU异构结构特性分析第22-23页
   ·GPU体系结构第23-34页
     ·GPU概述第24-25页
     ·AMD/ATI GPU体系结构第25-26页
     ·NVIDIA GPU体系结构第26-32页
     ·基于GPU通用计算的编程模型第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第三章CPU-GPU异构系统性能评测方法研究第35-51页
   ·性能评测概述第35-36页
   ·基于HPCC的通用CPU系统测试与分析第36-42页
     ·HPCC测试程序集第36-37页
     ·HPCC测试场景第37-38页
     ·HPCC测试参数第38页
     ·HPCC测试结果分析第38-42页
   ·基于SHOC的异构系统测试与分析第42-50页
     ·SHOC测试程序集第42-47页
     ·SHOC测试结果分析第47-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章CPU-GPU异构结构性能优化技术研究第51-64页
   ·CUDA编程平台第51-55页
     ·CUDA编程模型第51-53页
     ·CUDA存储器模型第53-54页
     ·CUDA执行模型第54-55页
   ·基于GPU的优化方法第55-58页
     ·访存优化第55-57页
     ·指令流优化第57-58页
   ·基于CPU-GPU异构结构的优化方法第58-63页
     ·CPU-GPU通信优化第58-61页
     ·CPU-GPU任务划分第61-63页
   ·本章小结第63-64页
第五章矩阵乘法在CPU-GPU异构结构上的优化实现第64-70页
   ·矩阵乘法介绍第64页
   ·矩阵乘法在GPU上的优化实现第64-66页
   ·矩阵乘法在CPU-GPU异构结构上的优化实现第66-69页
     ·实验环境第66-67页
     ·矩阵乘法的通信优化实现第67-68页
     ·矩阵乘法的任务划分优化实现第68-69页
   ·本章小结第69-70页
第六章工作总结和展望第70-72页
   ·课题工作总结第70页
   ·工作展望第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-78页
作者在学期间取得的学术成果第78页

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