基于光在生物组织中传输FEM数值求解的性能评估和优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-12页 |
| 1.2 基于GPU快速求解的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第13-16页 |
| 第二章 生物组织的光传输模型 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 辐射传输方程 | 第16-17页 |
| 2.3 扩散近似模型 | 第17-19页 |
| 2.4 简化球谐近似模型 | 第19-22页 |
| 2.5 描述光传输的统计方法 | 第22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于有限元法光传输模型前向问题的求解 | 第24-32页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 有限元法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 有限元法的基本求解步骤 | 第24-26页 |
| 3.2.2 基于不同光传输模型的前向仿真实验 | 第26-28页 |
| 3.3 不同光传输模型的性能评估 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 基于GPU加速的FEM求解 | 第32-46页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 基于GPU的通用计算 | 第32-34页 |
| 4.3 统一计算设备架构 | 第34-40页 |
| 4.3.1 CUDA的硬件结构 | 第34-36页 |
| 4.3.2 CUDA的线程结构 | 第36-38页 |
| 4.3.3 CDUA的存储结构 | 第38-39页 |
| 4.3.4 CUDA的软件结构 | 第39-40页 |
| 4.4 基于GPU的FEM并行计算设计 | 第40-45页 |
| 4.4.1 基于GPU端的刚度矩阵生成 | 第41-42页 |
| 4.4.2 基于GPU端的线性方程组求解 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 算法的加速效果验证及优化 | 第46-60页 |
| 5.1 算法的性能评价 | 第46-52页 |
| 5.1.1 加速效果测试 | 第46-48页 |
| 5.1.2 光学参数对加速效果的影响 | 第48-50页 |
| 5.1.3 CUDA线程块大小对加速效果的影响 | 第50-52页 |
| 5.2 基于GPU的有限元法求解优化 | 第52-56页 |
| 5.2.1 稀疏矩阵存储格式的优化 | 第52-54页 |
| 5.2.2 程序结构的优化 | 第54页 |
| 5.2.3 存储器及数据传输的优化 | 第54-56页 |
| 5.3 实验验证及结果分析 | 第56-59页 |
| 5.3.1 匀质模型仿体实验 | 第56-57页 |
| 5.3.2 非匀质模型仿体实验 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
