| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 表格索引 | 第11-12页 |
| 插图索引 | 第12-15页 |
| 算法索引 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| ·研究背景 | 第16-20页 |
| ·大数据应用 | 第16-17页 |
| ·异构多核计算 | 第17-19页 |
| ·研究动机 | 第19-20页 |
| ·论文工作内容 | 第20-22页 |
| ·研究目标 | 第20-21页 |
| ·主要研究内容 | 第21-22页 |
| ·论文组织结构 | 第22-24页 |
| 第二章 相关工作 | 第24-36页 |
| ·大数据应用计算平台 | 第24-27页 |
| ·异构多核可重构平台操作系统相关研究 | 第27-30页 |
| ·片上内存管理 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 面向大数据应用的异构可重构计算平台的硬件构建 | 第36-70页 |
| ·可重构计算 | 第36-42页 |
| ·可重构器件物理结构 | 第37-38页 |
| ·动态重构和部分重构 | 第38-42页 |
| ·可重构片上多核系统 | 第42-44页 |
| ·面向大数据应用的异构多核可重构加速平台架构 | 第44-62页 |
| ·总体架构 | 第44-46页 |
| ·片上异构多核可重构系统的构建 | 第46-48页 |
| ·实验平台 | 第48-50页 |
| ·传输接口设计和性能分析 | 第50-57页 |
| ·加速器核互联总线 | 第57-60页 |
| ·可重构计算平台内存组织 | 第60-62页 |
| ·基于可重构平台的加速器核的设计 | 第62-69页 |
| ·硬件加速器核设计规范 | 第62-63页 |
| ·多目标设计空间搜索 | 第63-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 异构多核可重构平台上的开发和运行时环境研究 | 第70-100页 |
| ·大数据应用开发和执行的总体流程 | 第70-71页 |
| ·大数据应用在异构多核可重构平台上的编程模型 | 第71-85页 |
| ·异构可重构平台上嵌入式操作系统提供的服务 | 第71-77页 |
| ·大数据计算平台软硬件任务开发 | 第77-79页 |
| ·大数据计算平台异构任务执行和硬件调度算法 | 第79-80页 |
| ·异构任务开发和执行实例 | 第80-85页 |
| ·异构计算平台上数据传输优化策略 | 第85-88页 |
| ·主机端对板载内存虚拟地址的获取 | 第85-86页 |
| ·数据传输的优先预取机制 | 第86-88页 |
| ·加速器核动态配置和路由算法 | 第88-93页 |
| ·基于SystemVerilog DPI的仿真验证模型 | 第93-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 第五章 典型大数据应用异构多核加速方案的设计 | 第100-124页 |
| ·实验环境 | 第100页 |
| ·基因匹配算法 | 第100-107页 |
| ·聚类算法 | 第107-114页 |
| ·深度学习算法 | 第114-118页 |
| ·数据推荐算法 | 第118-121页 |
| ·本章小结 | 第121-124页 |
| 第六章 总结与展望 | 第124-128页 |
| ·本文的主要工作 | 第124-125页 |
| ·本文的创新点 | 第125页 |
| ·未来工作 | 第125-128页 |
| 参考文献 | 第128-136页 |
| 致谢 | 第136-138页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第138-140页 |
