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基于CUDA的概念生成算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-11页
   ·课题背景第7-8页
   ·主要工作第8-9页
   ·论文组织结构第9-11页
第二章 基于 GPU 的高性能计算技术 CUDA第11-17页
   ·CPU 与 GPU第11-12页
     ·并行计算与 CUDA第11页
     ·CPU 多核(multi-core)与 GPU 众核(many-core)第11-12页
     ·CPU 线程和 GPU 线程第12页
   ·CUDA 技术介绍第12-15页
     ·CUDA 编程模型第12-13页
     ·CUDA 执行模型第13-14页
     ·CUDA 存储模型第14-15页
   ·CUDA 的优势第15-16页
   ·本章小结第16-17页
第三章 概念格及其生成算法第17-27页
   ·概念格第17-18页
     ·概念格基本理论第17-18页
     ·概念格的应用第18页
   ·概念格构建算法第18-20页
     ·增量生成算法第18-19页
     ·批量算法第19-20页
   ·CloseByOne 算法及其改进算法第20-25页
     ·CloseByOne 算法第20-23页
     ·FCBO 算法第23-25页
     ·In-Close 算法第25页
   ·本章小结第25-27页
第四章 基于 CUDA 的 CloseByOne 并行算法设计第27-49页
   ·采用 CUDA 技术进行并行设计的难点第27-28页
   ·CloseByOne 的非递归串行算法第28-30页
   ·基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法一第30-32页
   ·基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法二第32-34页
   ·基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法三第34-39页
   ·基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法四第39-43页
   ·基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法五第43-47页
   ·本章小结第47-49页
第五章 基于 CUDA 的并行 CloseByOne 算法实现与测试第49-65页
   ·并行计算的加速比分析第49-50页
   ·CUDA 优化策略第50-52页
   ·开发测试环境以及测试结果第52-54页
     ·开发测试环境第52页
     ·测试结果第52-54页
   ·实验结果分析第54-61页
   ·影响性能的技术因素第61-63页
   ·本章小结第63-65页
第六章 总结与展望第65-67页
致谢第67-69页
参考文献第69-73页
读研期间研究成果第73-74页

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