基于C/G架构的大规模地学三维场景渲染方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容 | 第14-16页 |
| ·技术路线 | 第16页 |
| ·主要贡献与创新点 | 第16-18页 |
| ·论文内容组织 | 第18-19页 |
| 第2章 GPU 数据管理优化 | 第19-47页 |
| ·GPU 的发展及特点概述 | 第19-23页 |
| ·GPU 的发展 | 第19-21页 |
| ·GPU 的发展前景 | 第21页 |
| ·GPU 的架构 | 第21-23页 |
| ·OPENCL 概述 | 第23-28页 |
| ·OPENCL 概述 | 第23页 |
| ·OPENCL 框架组成 | 第23-26页 |
| ·OPENCL 编程 | 第26-27页 |
| ·OPENCL 编程环境配置 | 第27-28页 |
| ·GPU 存储器特点 | 第28-35页 |
| ·CPU 存储器访问模式 | 第28-33页 |
| ·GPU 存储器分类 | 第33-35页 |
| ·GPU 数据管理的优化 | 第35-38页 |
| ·GPU 优化原则 | 第35-38页 |
| ·GPU 优化策略 | 第38页 |
| ·GPU 优化算法实现 | 第38-42页 |
| ·实验评测及分析 | 第42-47页 |
| 第3章 GPU 与 CPU 通信 | 第47-55页 |
| ·传统的 CPU 与 GPU 通信方式 | 第47-49页 |
| ·传统通信方式中影响效率的因素 | 第49页 |
| ·解决方案 | 第49-51页 |
| ·可行性方案 | 第49-50页 |
| ·算法描述 | 第50-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-55页 |
| 第4章 三维渲染系统中的 C/G 体系结构 | 第55-72页 |
| ·GPU 与 CPU 的关系 | 第55-61页 |
| ·CPU 的优势与不足 | 第55-58页 |
| ·GPU 的优势与不足 | 第58-61页 |
| ·传统体系架构 | 第61-63页 |
| ·C/G 异步异构并行体系 | 第63-64页 |
| ·C/G 异步并行体系特点和优势 | 第63-64页 |
| ·C/G 异步并行体系的优点 | 第64页 |
| ·C/G 体系技术构架 | 第64-65页 |
| ·海量数据管理技术 | 第64-65页 |
| ·CPU-GPU 单向通信技术 | 第65页 |
| ·CPU-GPU 异步系统架构 | 第65页 |
| ·C/G 体系构架 | 第65-72页 |
| ·总体架构 | 第65-66页 |
| ·数据中心 | 第66-67页 |
| ·主要算法描述 | 第67-72页 |
| 第5章 C/G 异构体系性能评价 | 第72-85页 |
| ·评价参数选择 | 第72-78页 |
| ·加速比评价 | 第72-75页 |
| ·可扩展性分析 | 第75-77页 |
| ·内存层次的并行化程度 | 第77-78页 |
| ·结果评价 | 第78-85页 |
| ·测试环境 | 第78页 |
| ·地震数据的三维显示 | 第78-85页 |
| 结论 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第95页 |
