| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·图算法的研究现状 | 第13-18页 |
| ·图同构算法 | 第14-16页 |
| ·steiner 问题 | 第16-18页 |
| ·本文的主要研究内容及贡献 | 第18-19页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·主要贡献 | 第19页 |
| ·论文结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 基础知识 | 第21-25页 |
| ·GPU：从图形处理到并行计算 | 第21-22页 |
| ·CUDA 简介 | 第22-24页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第22-23页 |
| ·CUDA 执行模型 | 第23页 |
| ·CUDA 存储器模型 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于 GPU 的高效图同构判定算法 | 第25-66页 |
| ·引言 | 第25-29页 |
| ·预备知识 | 第29-34页 |
| ·基本概念 | 第29-31页 |
| ·标准标签法 | 第31-34页 |
| ·PEACE 算法 | 第34-43页 |
| ·精炼划分(step2) | 第34-36页 |
| ·自同构探测(step3) | 第36-41页 |
| ·同构(自同构)判断(step3、step4) | 第41-43页 |
| ·CUDA 实现 | 第43-51页 |
| ·计算顶点度(step1) | 第44-45页 |
| ·生成有序划分(step1) | 第45-46页 |
| ·精炼划分(step2、step3) | 第46-50页 |
| ·同构(自同构判断)(step3、step4) | 第50-51页 |
| ·CUDA 优化 | 第51-58页 |
| ·任务划分优化 | 第51-55页 |
| ·I/O 优化 | 第55页 |
| ·存储器访问优化 | 第55-58页 |
| ·实验结果 | 第58-65页 |
| ·Benchmark | 第59页 |
| ·算法在 CPU 下的实验结果 | 第59-61页 |
| ·算法在 GPU 下的实验结果 | 第61-63页 |
| ·CUDA 优化后的实验结果 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 基于 GPU 实现的 steiner 问题的 GRASP 算法 | 第66-83页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·GRASP 算法 | 第67-73页 |
| ·基于生成树的构造阶段 | 第68-69页 |
| ·基于顶点的局部搜索 | 第69页 |
| ·算法描述 | 第69-70页 |
| ·加速策略 | 第70-73页 |
| ·CUDA 实现 | 第73-79页 |
| ·构造初始辅助图 | 第73-78页 |
| ·构造最小生成树 | 第78-79页 |
| ·实验结果与分析 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 结论 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第94页 |