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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,点击这进入下载页面
 
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