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面向稀疏矩阵运算的异构并行算法研究

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
符号使用说明第14-15页
第一章 绪论第15-31页
    1.1 研究背景第16-26页
        1.1.1 处理器体系结构的发展第16-23页
        1.1.2 异构高性能计算机体系结构的发展趋势第23-26页
    1.2 稀疏矩阵算法第26-28页
        1.2.1 稀疏线性方程组求解概述第26-27页
        1.2.2 异构体系结构下稀疏矩阵算法面临的挑战第27-28页
    1.3 主要工作与创新点第28-29页
    1.4 论文组织结构第29-31页
第二章 算法背景与实验环境第31-39页
    2.1 面向异构体系结构的编程模型第31-35页
        2.1.1 CPU编程模型第31-33页
        2.1.2 GPU编程模型第33-35页
    2.2 稀疏矩阵存储格式第35-38页
        2.2.1 坐标存储第35-36页
        2.2.2 行压缩存储第36页
        2.2.3 按行 / 列分块压缩第36-37页
        2.2.4 ELLPACK-R存储第37-38页
    2.3 实验环境第38-39页
第三章 面向异构体系结构的稀疏矩阵向量乘第39-51页
    3.1 研究背景第39-43页
        3.1.1 算法描述第39-40页
        3.1.2 相关工作第40-43页
    3.2 面向异构体系结构的SpMV并行算法第43-49页
        3.2.1 基于ELLPACK-R格式的SpMV算法分析第43-45页
        3.2.2 负载均衡策略第45-47页
        3.2.3 面向GPU的SpMV并行优化策略第47-49页
    3.3 实验结果与性能测试第49-50页
        3.3.1 测试集合第49页
        3.3.2 性能分析与比较第49-50页
    3.4 本章小结第50-51页
第四章 面向异构体系结构的稀疏矩阵转置向量乘第51-61页
    4.1 研究背景第51-55页
        4.1.1 算法描述第51-53页
        4.1.2 相关工作第53-55页
    4.2 面向异构体系结构的SpMTV算法第55-57页
        4.2.1 实例分析第55-56页
        4.2.2 SpMTV算法并行性分析第56页
        4.2.3 SpMTV算法的并行排序合并第56-57页
    4.3 实验评测与性能分析比较第57-60页
        4.3.1 稀疏矩阵测试集第57-58页
        4.3.2 稀疏矩阵转置向量乘算法性能评测第58-60页
    4.4 本章小结第60-61页
第五章 面向异构体系结构的稀疏矩阵乘算法第61-75页
    5.1 研究背景第61-64页
        5.1.1 算法描述第61-63页
        5.1.2 相关工作第63-64页
    5.2 面向异构体系结构的SpGEMM算法第64-70页
        5.2.1 SpGEMM算法并行性分析第64-65页
        5.2.2 SpGEMM的并行实现第65-69页
        5.2.3 CPU-GPU异构协同并行第69-70页
    5.3 性能测试与分析第70-72页
        5.3.1 测试集第70-71页
        5.3.2 性能比较与分析第71-72页
    5.4 本章小结第72-75页
第六章 面向异构体系结构的稀疏三角方程组求解第75-89页
    6.1 研究背景第75-78页
        6.1.1 算法描述第75-77页
        6.1.2 相关工作第77-78页
    6.2 面向异构体系结构的SpTRSV算法第78-84页
        6.2.1 SpTRSV算法并行性分析第78-79页
        6.2.2 SpTRSV并行算法的整体框架第79页
        6.2.3 并行优化策略第79-83页
        6.2.4 面向负载均衡的线程映射策略第83页
        6.2.5 CPU-GPU异构协同并行算法第83-84页
    6.3 实验评测与性能分析比较第84-87页
        6.3.1 稀疏矩阵测试集第84-85页
        6.3.2 负载均衡优化策略性能评测第85页
        6.3.3 CPU-GPU协同计算性能评测第85-87页
    6.4 本章小结第87-89页
第七章 总结与展望第89-93页
    7.1 研究工作第89-90页
    7.2 研究展望第90-93页
致谢第93-95页
参考文献第95-109页
作者在学期间取得的学术成果第109-111页

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