| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第9-11页 |
| 1.3 主要工作和贡献 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的内容和结构 | 第12-13页 |
| 第二章 EasyHPS运行时系统概要 | 第13-20页 |
| 2.1 面向DAG数据驱动型应用的模型 | 第13-16页 |
| 2.1.1 模型的提出和意义 | 第13-14页 |
| 2.1.2 模型框架 | 第14-16页 |
| 2.2 任务调度与负载平衡 | 第16页 |
| 2.3 容错机制 | 第16-18页 |
| 2.4 数据流控制 | 第18-20页 |
| 第三章 并行程序的调度算法理论 | 第20-30页 |
| 3.1 调度问题的描述 | 第20-21页 |
| 3.1.1 DAG模型 | 第20页 |
| 3.1.2 调度问题的定义 | 第20-21页 |
| 3.1.3 如何衡量调度系统 | 第21页 |
| 3.2 通信模型 | 第21-23页 |
| 3.3 调度问题的复杂性 | 第23-25页 |
| 3.3.1 不考虑通信时间的调度问题的复杂性 | 第24页 |
| 3.3.2 考虑通信时间的调度问题的复杂性 | 第24-25页 |
| 3.4 几类主要的调度算法 | 第25-30页 |
| 3.4.1 表调度 | 第26页 |
| 3.4.2 基于任务复制的调度 | 第26-27页 |
| 3.4.3 基于任务集群或聚类的调度 | 第27-28页 |
| 3.4.4 非确定性调度 | 第28-30页 |
| 第四章 基于EasyHPS的HPS-FCSC调度算法 | 第30-45页 |
| 4.1 动态规划算法 | 第30-32页 |
| 4.1.1 动态规划算法及其分类 | 第30-31页 |
| 4.1.2 动态规划算法在生物信息学中的应用 | 第31-32页 |
| 4.2 HPS-FCSC算法 | 第32-38页 |
| 4.2.1 就绪任务的选择 | 第33-35页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第35-37页 |
| 4.2.3 基于HPS-FCSC调度算法的EasyHPS系统 | 第37-38页 |
| 4.3 HPS-FCSC算法与系统原来的调度算法对比 | 第38-45页 |
| 4.3.1 Smith-Waterman算法 | 第39-40页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第40-45页 |
| 第五章 HPS-FCSC调度算法在其他应用上的实验对比 | 第45-55页 |
| 5.1 用作实验对比的其他算法介绍 | 第45-47页 |
| 5.1.1 DLS算法 | 第45-46页 |
| 5.1.2 ETF算法 | 第46页 |
| 5.1.3 MCP算法 | 第46-47页 |
| 5.1.4 ISH算法 | 第47页 |
| 5.2 调度实例—并行高斯消除算法 | 第47-51页 |
| 5.3 调度实例—RGNOS | 第51-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 本文总结 | 第55-56页 |
| 6.2 进一步的工作 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
