| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第15-19页 |
| 1.2.1 并行编程与计算模型 | 第15-18页 |
| 1.2.2 流式计算模型 | 第18-19页 |
| 1.3 TriBA面向对象多核体系结构 | 第19-22页 |
| 1.3.1 引言 | 第19页 |
| 1.3.2 基三片上网络 | 第19-21页 |
| 1.3.3 TriBA内核微体系结构 | 第21-22页 |
| 1.4 主要研究内容及创新点 | 第22-25页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4.2 研究成果与创新点 | 第23-25页 |
| 1.5 论文组织 | 第25-26页 |
| 第2章 面向流式计算的可控粒度并行技术研究 | 第26-45页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 分解与收敛编程模型 | 第27-28页 |
| 2.2.1 分解与收敛编程模型的提出 | 第27-28页 |
| 2.2.2 消息驱动的执行机制 | 第28页 |
| 2.3 StreamMDE环境下的程序实现原理 | 第28-33页 |
| 2.3.1 C++11 语言 | 第28-30页 |
| 2.3.2 流图构建 | 第30-32页 |
| 2.3.3 节点扩展原理 | 第32-33页 |
| 2.4 分布式流计算中的有效确定性通信技术 | 第33-37页 |
| 2.4.1 流式计算中的任务并行规划问题 | 第34-35页 |
| 2.4.2 面向任务并行的有效确定性通信 | 第35-36页 |
| 2.4.3 性能分析 | 第36-37页 |
| 2.5 面向消息集成的虚通道技术 | 第37-43页 |
| 2.5.1 流式计算中的数据并行管理 | 第37页 |
| 2.5.2 利用虚拟消息通道实现可控粒度的数据并行 | 第37-41页 |
| 2.5.3 性能分析 | 第41-43页 |
| 2.6 平衡任务并行与数据并行 | 第43-44页 |
| 2.7 小结 | 第44-45页 |
| 第3章 面向TRIBA消息驱动机制的自适应并行技术研究 | 第45-66页 |
| 3.1 引言 | 第45-48页 |
| 3.2 流式计算中的自适应模型 | 第48-53页 |
| 3.2.1 利用消息机制进行自适应性建模 | 第48-50页 |
| 3.2.2 基于消息驱动的自适应流模型 | 第50页 |
| 3.2.3 基于异步有限状态机的自适应环 | 第50-53页 |
| 3.3 动态流图与自适应并行技术 | 第53-57页 |
| 3.3.1 删除空闲节点 | 第53-55页 |
| 3.3.2 调整数据并行粒度 | 第55-57页 |
| 3.3.3 节点资源重用 | 第57页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第57-64页 |
| 3.4.1 测试方法与测试程序 | 第57-60页 |
| 3.4.2 电量消耗优化 | 第60-61页 |
| 3.4.3 适应数据流的变化 | 第61-64页 |
| 3.4.4 自适应任务和数据并行 | 第64页 |
| 3.5 小结 | 第64-66页 |
| 第4章 分布式并行环境中自适应负载平衡技术的研究 | 第66-82页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 相关工作 | 第66-68页 |
| 4.3 基于消息驱动的负载平衡机制 | 第68-69页 |
| 4.3.1 松散耦合环境的构建 | 第68-69页 |
| 4.4 自适应负载平衡策略 | 第69-76页 |
| 4.4.1 面向负载平衡的自适应状态机 | 第70-72页 |
| 4.4.2 数据重分布 | 第72-75页 |
| 4.4.3 节点资源重配置 | 第75-76页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第76-80页 |
| 4.5.1 面向数据流波动的负载平衡 | 第78页 |
| 4.5.2 利用自适应负载平衡来管理并行 | 第78-80页 |
| 4.5.3 与可控粒度并行的比较 | 第80页 |
| 4.6 小结 | 第80-82页 |
| 结论 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-93页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第93-94页 |
| 作者在攻读博士期间参与的科研项目 | 第94页 |
| 作者攻读博士学位期间参加的主要学术活动 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 作者简介 | 第96页 |