| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-21页 |
| ·课题背景 | 第13-16页 |
| ·异构体系结构 | 第13-15页 |
| ·数据并行应用 | 第15-16页 |
| ·研究现状 | 第16-18页 |
| ·MD5 Crypt 破解算法的相关研究 | 第16-17页 |
| ·Lared-P 程序的相关研究 | 第17-18页 |
| ·异构平台上的相关研究 | 第18页 |
| ·本文研究内容与主要工作 | 第18-20页 |
| ·本文结构 | 第20-21页 |
| 第二章 背景知识 | 第21-38页 |
| ·异构系统 | 第21-31页 |
| ·GPU 系统结构 | 第21-23页 |
| ·GPU 编程模型 | 第23-30页 |
| ·基于GPU 的异构系统 | 第30-31页 |
| ·MD5 Crypt 破解算法 | 第31-34页 |
| ·MD5 加密算法 | 第31页 |
| ·MD5 Crypt 算法 | 第31-33页 |
| ·MD5 Crypt 算法的暴力破解 | 第33-34页 |
| ·Lared-P 应用 | 第34-37页 |
| ·Lared-P 算法简介 | 第34-36页 |
| ·粒子运动方程 | 第36页 |
| ·粒子云方程 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 MD5 Crypt 破解算法在异构系统上的协同计算 | 第38-48页 |
| ·基于MPI-OpenMP-CUDA 的层次化设计方法 | 第38-40页 |
| ·大规模异构系统上MD5 Crypt 破解算法的设计 | 第40-42页 |
| ·破解算法的层次化设计方法 | 第40-41页 |
| ·并行破解算法中的任务划分 | 第41-42页 |
| ·GPU 平台上的实现与优化 | 第42-45页 |
| ·破解算法在GPU 平台上的实现 | 第42-44页 |
| ·MD5 Crypt 算法在GPU 平台上的性能优化 | 第44-45页 |
| ·CPU 与GPU 之间的协同计算 | 第45页 |
| ·大规模节点间的扩展 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 Lared-P 算法在异构系统上的协同计算 | 第48-59页 |
| ·Lared-P 算法中的数据相关分析 | 第48-49页 |
| ·多核CPU 上的并行实现 | 第49-50页 |
| ·GPU 上的并行实现 | 第50-55页 |
| ·基于SIMT 的并行方案 | 第50-52页 |
| ·八色分解方案 | 第52-53页 |
| ·数据组织与共享 | 第53-55页 |
| ·CPU 与GPU 之间的协同计算 | 第55-58页 |
| ·数据传输优化 | 第55-56页 |
| ·多进程共享GPU | 第56-57页 |
| ·任务划分与映射 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 性能评测 | 第59-65页 |
| ·实验环境 | 第59页 |
| ·MD5 Crypt 破解算法性能评测 | 第59-61页 |
| ·GPU 程序的测试结果 | 第59-60页 |
| ·单个节点内的测试结果 | 第60页 |
| ·多个节点上的测试结果 | 第60-61页 |
| ·Lared-P 程序性能评测 | 第61-64页 |
| ·GPU 程序的测试结果 | 第61-62页 |
| ·单个节点内的测试结果 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结束语 | 第65-67页 |
| ·工作总结 | 第65-66页 |
| ·进一步的工作 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第72页 |
