| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·异构计算的介绍及研究现状 | 第11-16页 |
| ·CPU-GPU 异构计算 | 第11-13页 |
| ·CPU-GPU 协同计算模式 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状与应用 | 第14-16页 |
| ·课题的来源及研究内容 | 第16-18页 |
| ·课题来源 | 第16-17页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 OpenCL 概述 | 第18-28页 |
| ·异构计算 | 第18-19页 |
| ·并行编程模型 | 第19-22页 |
| ·OpenMP 编程模型 | 第20-22页 |
| ·流编程模型 | 第22页 |
| ·OpenCL 简介 | 第22-27页 |
| ·OpenCL 与 CUDA 架构的关系 | 第23页 |
| ·OpenCL 模型介绍 | 第23-27页 |
| ·OpenCL 编程步骤 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 多 GPU 的调用以及性能优化研究 | 第28-38页 |
| ·多 GPU 的调用 | 第28-33页 |
| ·单平台下多 GPU 的调用 | 第28-30页 |
| ·多平台下多 GPU 的调用 | 第30-33页 |
| ·负载均衡分析与设计 | 第33-35页 |
| ·存储器间数据传输分析与优化 | 第35-37页 |
| ·数据传输分析 | 第35-36页 |
| ·全局存储器访存优化 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于多 GPU 辅助的内部排序算法 | 第38-44页 |
| ·算法分析与设计 | 第38-41页 |
| ·基于 GPU 的排序算法 | 第39-40页 |
| ·基于 CPU 的归并排序算法 | 第40-41页 |
| ·算法性能分析 | 第41-43页 |
| ·空间复杂度 | 第41-42页 |
| ·时间复杂度 | 第42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于多 GPU 的柔性作业车间调度问题研究 | 第44-56页 |
| ·柔性作业车间调度问题描述及研究现状 | 第44-46页 |
| ·FJSP 问题描述 | 第44-45页 |
| ·FJSP 评价指标 | 第45页 |
| ·基于遗传算法的 FJSP 问题研究现状 | 第45-46页 |
| ·算法设计 | 第46-54页 |
| ·存储模型 | 第46-47页 |
| ·执行模型 | 第47-49页 |
| ·染色体模型 | 第49-51页 |
| ·遗传算法 | 第51-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |