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基于CUDA的R语言基本运算并行加速软件包开发、优化与应用
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基于CUDA的R语言基本运算并行加速软件包开发、优化与应用
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第一章 绪论
第9-14页
1.1 课题研究的背景及意义
第9-10页
1.2 GPU通用计算技术在R上的研究现状
第10-11页
1.3 主要研究内容
第11-12页
1.4 论文章节安排
第12-14页
第二章 预备知识
第14-24页
2.1 R语言
第14-18页
2.1.1 R简介
第14-16页
2.1.2 R与C/C++的交互
第16页
2.1.3 R的并行计算及开销
第16-18页
2.2 GPU通用并行计算
第18-22页
2.2.1 CUDA简介
第18页
2.2.2 CUDA编程模型和存储器模型
第18-21页
2.2.3 CUDA软件体系
第21页
2.2.4 CUDA程序优化
第21-22页
2.3 基于CUDA的R语言加速包
第22-23页
2.4 本章小结
第23-24页
第三章 基于CUDA的R语言基本并行加速包
第24-38页
3.1 并行加速包的需求浅析
第24-25页
3.2 R包结构设计
第25-28页
3.2.1 R包文件结构及安装简介
第25-26页
3.2.2 基于CUDA的R包文件结构及安装方式的设计
第26-28页
3.3 软件架构设计
第28-32页
3.3.1 数据结构
第29-30页
3.3.2 功能模块
第30-32页
3.4 软件包的使用
第32-34页
3.5 实验和分析
第34-37页
3.6 本章小结
第37-38页
第四章 DBN移植及优化
第38-55页
4.1 深度学习及并行化实现
第38-41页
4.1.1 深度学习简介
第38页
4.1.2 深度置信网络DBN
第38-40页
4.1.3 深度学习并行化实现
第40-41页
4.2 基于CUDA的DBN移植
第41-46页
4.2.1 总体框架
第41-43页
4.2.2 网络单元
第43-44页
4.2.3 网络优化
第44-45页
4.2.4 软件接口设计
第45-46页
4.3 基于CUDA的DBN训练优化方法
第46-47页
4.4 系统的特点分析
第47页
4.5 对比实验和数据分析
第47-54页
4.6 本章小结
第54-55页
第五章 总结与展望
第55-57页
参考文献
第57-59页
致谢
第59-61页
攻读学位期间发表或已录用的学术论文
第61页
本篇论文共
61
页,
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。
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