| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景与研究现状 | 第10-12页 |
| 1.1.1 约束满足问题 | 第10-11页 |
| 1.1.2 GPU高性能计算 | 第11-12页 |
| 1.2 本文主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 背景知识 | 第13-29页 |
| 2.1 约束满足问题 | 第13-23页 |
| 2.1.1 弧相容算法 | 第14-17页 |
| 2.1.2 约束网络的二元表示(binary representation) | 第17-20页 |
| 2.1.3 单值相容算法 | 第20-23页 |
| 2.2 CUDA编程技术与基本并行算法 | 第23-29页 |
| 2.2.1 CPU/GPU架构简述 | 第23-24页 |
| 2.2.2 CUDA内存结构 | 第24-25页 |
| 2.2.3 流处理器簇(Steaming Multiprocessor, SM) | 第25-27页 |
| 2.2.4 归约 | 第27-28页 |
| 2.2.5 扫描 | 第28-29页 |
| 第3章 并行弧相容算法 | 第29-45页 |
| 3.1 适用于GPU运算的约束网络模型：N-E模型 | 第29-32页 |
| 3.2 AC4GPU | 第32-37页 |
| 3.3 AC4GPU+ | 第37-40页 |
| 3.4 实验数据及分析 | 第40-45页 |
| 3.4.1 实验程序设计 | 第40页 |
| 3.4.2 N-E模型测试实验 | 第40-45页 |
| 第4章 并行单值弧相容算法 | 第45-50页 |
| 4.1 ACGPU框架 | 第45-47页 |
| 4.2 SACGPU+bit | 第47-48页 |
| 4.3 实验数据及分析 | 第48-50页 |
| 第5章 总结及展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 作者简介 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
