基于GPU的数据流通用处理模型
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 1 数据流和图形处理器 | 第10-21页 |
| ·数据流简介 | 第10-13页 |
| ·产生背景 | 第10-11页 |
| ·数据流模型 | 第11页 |
| ·概要数据结构 | 第11-12页 |
| ·数据流处理 | 第12-13页 |
| ·GPU和CUDA架构 | 第13-17页 |
| ·GPU发展史 | 第13-15页 |
| ·GPU通用并行计算 | 第15页 |
| ·CUDA编程模型 | 第15-17页 |
| ·GPU处理数据流的优势和研究现状 | 第17-19页 |
| ·流数据挖掘的难点 | 第17-18页 |
| ·GPU处理数据流的优势 | 第18页 |
| ·GPU处理数据流的研究现状 | 第18-19页 |
| ·软件体系结构 | 第19-20页 |
| ·简介 | 第19页 |
| ·核心模型 | 第19-20页 |
| ·章节安排 | 第20-21页 |
| 2 GPU上数据流通用处理模型架构 | 第21-25页 |
| ·总体架构 | 第21-23页 |
| ·通用处理过程 | 第23-24页 |
| ·模型特点 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 通用处理模型的核心区技术实现 | 第25-40页 |
| ·数据流预处理区 | 第25-26页 |
| ·减轻负荷区 | 第26-27页 |
| ·CPU端加载引擎区 | 第27-28页 |
| ·GPU端缓冲区 | 第28-30页 |
| ·数据流概要抽取区 | 第30-34页 |
| ·数据流处理模型库 | 第34-37页 |
| ·数据流处理区 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 4 模型的软件体系结构描述 | 第40-48页 |
| ·系统的体系结构 | 第40-41页 |
| ·基于UML的可视化描述 | 第41-44页 |
| ·类图 | 第41-43页 |
| ·构件图 | 第43-44页 |
| ·基于ADL的形式化描述 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 5 实验 | 第48-56页 |
| ·实验设置 | 第48-49页 |
| ·k-means算法 | 第49-51页 |
| ·对比的CPU程序 | 第51-53页 |
| ·结果分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
