| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-31页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-21页 |
| 1.1.1 高性能计算硬件瓶颈 | 第14-17页 |
| 1.1.2 高性能计算软件瓶颈 | 第17-21页 |
| 1.2 科学计算应用体系结构特征分析 | 第21-23页 |
| 1.3 研究问题 | 第23-27页 |
| 1.3.1 GPU模板规范与模板编译器 | 第23页 |
| 1.3.2 模板计算代码自动生成 | 第23-26页 |
| 1.3.3 模板计算的存储带宽的优化 | 第26-27页 |
| 1.4 研究内容与贡献 | 第27-28页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第27-28页 |
| 1.4.2 论文的主要贡献 | 第28页 |
| 1.5 论文的组织 | 第28-31页 |
| 第2章 循环的编译优化与调制优化 | 第31-39页 |
| 2.1 本章引言 | 第31-32页 |
| 2.2 循环优化 | 第32-35页 |
| 2.2.1 编译器优化类型 | 第32-33页 |
| 2.2.2 数据关联 | 第33-35页 |
| 2.3 循环的并行化、偏移(SKEWING)和分块(TILING) | 第35-36页 |
| 2.4 循环分块优化 | 第36-37页 |
| 2.5 自动调制优化 | 第37-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 模板编译器 | 第39-47页 |
| 3.1 本章引言 | 第39页 |
| 3.2 模版网格(STENCILGRIDS) | 第39-41页 |
| 3.3 基于GPGPUS的模板编译工具 | 第41-46页 |
| 3.3.1 模板编译器 | 第41-46页 |
| 3.3.2 模板规范实例 | 第46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 边缘重叠的循环分块GPU代码生成 | 第47-63页 |
| 4.1 本章引言 | 第47-48页 |
| 4.2 冗余分块代码生成 | 第48-51页 |
| 4.3 GPU核代码生成 | 第51-54页 |
| 4.4 主机控制代码 | 第54-55页 |
| 4.5 实验分析与评价 | 第55-60页 |
| 4.5.1 模板编译器生成代码性能评价 | 第56-57页 |
| 4.5.2 参数敏感性分析 | 第57-59页 |
| 4.5.3 实例：Rician3D去噪模板编译代码生成与性能分析 | 第59-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-63页 |
| 第5章 加速模板计算的存储器映射策略 | 第63-81页 |
| 5.1 本章引言 | 第63-64页 |
| 5.2 基于GPU的模板计算 | 第64-68页 |
| 5.3 利用GPU的寄存器资源加速模版计算 | 第68-70页 |
| 5.4 存储器映射机制与优化 | 第70-74页 |
| 5.4.1 经典的存储映射机制 | 第70-71页 |
| 5.4.2 GPU的存储器映射机制建模 | 第71-72页 |
| 5.4.3 新的存储映射机制 | 第72-74页 |
| 5.5 软件预取机制 | 第74页 |
| 5.6 性能评价 | 第74-80页 |
| 5.6.1 无ghost区开销的存储器带宽测试 | 第75-76页 |
| 5.6.2 新的存储器映射机制的带宽测试 | 第76-77页 |
| 5.6.3 单精度浮点模板计算的性能 | 第77-79页 |
| 5.6.4 双精度浮点模板性能 | 第79-80页 |
| 5.7 本章小结 | 第80-81页 |
| 结论与展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 附录A 攻读学位期间所完成的论文 | 第95-96页 |
| 附录B 2DJacobi5点模板规范和生成的CUDA代码 | 第96-102页 |
