| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 2 CUDA 编程技术简介 | 第14-18页 |
| ·基于主机和设备的编程模型 | 第14-15页 |
| ·内核函数与线程结构 | 第15-16页 |
| ·编程模型与底层硬件的关系 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 集群调度管理简介 | 第18-30页 |
| ·集群任务调度问题的分类 | 第18页 |
| ·集群任务调度的组织结构 | 第18-21页 |
| ·集群资源管理的过程 | 第21-23页 |
| ·集群调度任务的选择 | 第23-25页 |
| ·集群任务分配算法概述 | 第25页 |
| ·基于表调度的静态调度算法 | 第25-26页 |
| ·集群调度管理的负载平衡问题 | 第26页 |
| ·集群调度管理的性能评价 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 GPU 集群调度管理系统的设计方案 | 第30-43页 |
| ·调度管理系统的设计原则 | 第30页 |
| ·调度管理系统的整体设计 | 第30-31页 |
| ·调度管理系统的调度层次 | 第31-32页 |
| ·分发服务器的调度原理 | 第32-33页 |
| ·工作集群的逻辑结构 | 第33-34页 |
| ·工作集群的任务划分 | 第34-36页 |
| ·服务器程序和客户端程序的交互方式 | 第36-40页 |
| ·工作集群的适应性问题 | 第40页 |
| ·工作集群的外部操作 | 第40-41页 |
| ·GPU 内部的计算任务调度 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 集群调度管理系统对某种哈希算法的实验 | 第43-50页 |
| ·实验的硬件软件环境 | 第43页 |
| ·网络通信接口的选择 | 第43-44页 |
| ·实验的算法介绍 | 第44-45页 |
| ·实验过程 | 第45-47页 |
| ·工作集群的 CPU 协同计算 | 第47-48页 |
| ·工作集群的计算能力与 CPU 的比较 | 第48-49页 |
| ·集群中 GPU 数量与计算时间的关系 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 6 关于系统性能的讨论和实验测试结果 | 第50-56页 |
| ·block 和 thread 数量对 GPU 程序性能的影响 | 第50-53页 |
| ·工作集群中客户端数量的限制 | 第53-54页 |
| ·客户端程序突然崩溃的处理 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 7 全文总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56-57页 |
| ·下一步工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |