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基于GPU平台的SVD并行计算研究与实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第16-24页
    1.1 背景与意义第16页
    1.2 研究现状第16-22页
        1.2.1 基于QR方法的SVD算法第16-17页
        1.2.2 基于Jacobi方法的SVD算法第17-20页
        1.2.3 基于GPU平台的并行实现第20-22页
    1.3 本文研究内容第22-23页
    1.4 本文组织结构第23-24页
第二章 并行计算技术与开发环境第24-38页
    2.1 并行执行环境第24-26页
        2.1.1 传统并行计算系统第24-25页
        2.1.2 GPU通用计算平台第25-26页
    2.2 并行算法设计方法第26-30页
        2.2.1 传统并行算法设计方法第27-28页
        2.2.2 细粒度并行算法设计方法第28-29页
        2.2.3 并行算法性能评估第29-30页
    2.3 CUDA平台及GPU通用计算模型第30-37页
        2.3.1 CUDA平台概述第30-31页
        2.3.2 GPU通用计算模型第31-37页
    2.4 小结第37-38页
第三章 QR迭代SVD并行算法研究第38-53页
    3.1 QR迭代SVD算法第38-42页
        3.1.1 基本算法原理第38-39页
        3.1.2 基于Householder变换的二对角化第39-40页
        3.1.3 二对角矩阵的对角化第40-42页
    3.2 QR方法的局限及改进算法第42-48页
        3.2.1 两种主要QR算法性能分析第42-45页
        3.2.2 改进的动态位移QR算法第45-46页
        3.2.3 动态位移QR算法性能分析第46-48页
    3.3 改进算法在GPU平台的并行算法设计第48-52页
        3.3.1 二对角化并行算法设计第48-49页
        3.3.2 对角化并行算法设计第49-52页
    3.4 小结第52-53页
第四章 基于JACOBI方法的SVD并行算法研究第53-72页
    4.1 传统Jacobi算法第53-57页
        4.1.1 双边Jacobi算法第53-55页
        4.1.2 单边Jacobi算法第55-57页
    4.2 混合序列单边Jacobi算法设计第57-67页
        4.2.1 静态数据调度序列第57-62页
        4.2.2 动态序列Jacobi算法分析第62-64页
        4.2.3 改进的混合序列单边Jacobi算法第64-65页
        4.2.4 混合序列算法精度控制第65-67页
    4.3 混合序列算法性能分析第67-68页
    4.4 混合序列算法在GPU平台的并行算法设计第68-71页
        4.4.1 静态序列更新的实现优化第68-69页
        4.4.2 并行单边Jacobi旋转第69-71页
    4.5 小结第71-72页
第五章 基于GPU平台的算法实现与性能测试第72-96页
    5.1 算法实现与测试平台第72-75页
        5.1.1 软硬件平台第72-74页
        5.1.2 测试方法第74页
        5.1.3 测试技术第74-75页
    5.2 动态位移QR迭代算法的GPU实现与性能测试第75-88页
        5.2.1 总体实现方案第75-76页
        5.2.2 原矩阵的二对角化第76-80页
        5.2.3 二对角矩阵的对角化第80-84页
        5.2.4 性能测试第84-88页
    5.3 混合序列并行单边Jacobi算法的GPU实现与性能测试第88-95页
        5.3.1 总体实现方案第88-89页
        5.3.2 调度序列更新第89-90页
        5.3.3 Jacobi旋转第90-91页
        5.3.4 性能测试第91-95页
    5.4 小结第95-96页
第六章 总结与展望第96-99页
    6.1 本文工作总结第96-97页
    6.2 展望第97-99页
致谢第99-100页
参考文献第100-104页
个人简历及攻读硕士学位期间的研究成果第104-105页

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