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可视化算法的GPU加速研究

摘要第3-4页
abstract第4页
第1章 绪论第7-15页
    1.1 引言第7页
    1.2 课题背景与意义第7-9页
        1.2.1 背景介绍第8页
        1.2.2 可视化微博数据的意义第8-9页
    1.3 信息可视化第9-11页
    1.4 流体可视化的复杂度第11-12页
    1.5 主要工作第12-15页
第2章 相关工作第15-19页
第3章 CUDA工具包第19-31页
    3.1 并行计算第19-23页
        3.1.1 并行计算的目标和内容第19页
        3.1.2 并行计算发展简述第19-21页
        3.1.3 基础并行算法第21-22页
        3.1.4 并行算法基本设计原则第22-23页
    3.2 CUDA简介第23-28页
        3.2.1 主要概念与名称第24-25页
        3.2.2 CUDA编程模型第25-26页
        3.2.3 CUDA处理流例子第26-28页
    3.3 TESLAC2075第28-31页
第4章 LBM及其编程实现第31-35页
    4.1 LBM基础理论第31-35页
        4.1.1 网格的设计第32-33页
        4.1.2 流动步骤第33页
        4.1.3 碰撞步骤第33-35页
第5章 微博可视化的实现第35-43页
    5.1 代表微博空间的网络第36-37页
    5.2 用户和话题类型第37-39页
    5.3 动态流处理第39-40页
        5.3.1 动态演化第39页
        5.3.2 外部条件的影响第39-40页
    5.4 视觉设计第40-43页
第6章 使用CUDA加速算法第43-55页
    6.1 使用CUDA加速的一般步骤第43-51页
        6.1.1 寻找热点函数第43-44页
        6.1.2 适配数据结构第44-45页
        6.1.3 函数并行化第45-46页
        6.1.4 随机数生成器第46-50页
        6.1.5 线程设计第50页
        6.1.6 后台处理第50-51页
    6.2 使用CUDA实现加速LBM算法第51-52页
    6.3 加速效果评估第52-55页
第7章 总结与展望第55-57页
    7.1 总结第55页
    7.2 展望第55-57页
参考文献第57-61页
发表论文和参加科研情况说明第61-63页
致谢第63页

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