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基因数据压缩算法的并行优化研究

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基因数据压缩算法的并行优化研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 通用压缩算法第11-12页
        1.2.2 专用基因数据压缩算法第12-13页
        1.2.3 压缩算法的并行优化第13-15页
    1.3 论文的主要工作第15-16页
    1.4 论文的组织结构第16-17页
第二章 相关理论和技术第17-24页
    2.1 FASTQ数据格式第17页
    2.2 现代处理器结构第17-21页
        2.2.1 CPU架构特点第17-20页
        2.2.2 GPU架构特点第20-21页
    2.3 并行计算模型第21页
    2.4 并行程序设计第21-23页
        2.4.1 问题并行性分析第21-22页
        2.4.2 并行算法结构设计第22页
        2.4.3 支撑结构设计第22-23页
        2.4.4 实现机制第23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 LCQS算法在多核处理器上并行优化第24-38页
    3.1 LCQS算法原理及设计第24-26页
        3.1.1 LCQS算法简介第24页
        3.1.2 LCQS算法流程第24-26页
    3.2 LCQS算法性能优化分析第26-27页
    3.3 LCQS算法的并行计算设计第27-29页
    3.4 LCQS算法的并行程序实现第29-37页
        3.4.1 程序结构第29-31页
        3.4.2 数据共享第31-32页
        3.4.3 线程同步第32-33页
        3.4.4 向量化优化第33-34页
        3.4.5 文件结构设计第34-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第四章 LCQS在异构系统上的并行优化第38-45页
    4.1 问题分析第38-39页
    4.2 cuLCQS算法在异构系统上的设计第39-41页
        4.2.1 并行任务划分第39-40页
        4.2.2 并行算法流程第40-41页
    4.3 cuLCQS算法在异构系统上的实现第41-42页
        4.3.1 CPU与 GPU的交互第41页
        4.3.2 数据组织第41-42页
        4.3.3 算法参数第42页
    4.4 cuLCQS算法在异构系统上的调优第42-44页
        4.4.1 循环展开第42-43页
        4.4.2 缓存分配第43-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第五章 实验与结果分析第45-57页
    5.1 LCQS算法在多核处理器上的并行优化实验第45-53页
        5.1.1 实验环境与实验数据第45-46页
        5.1.2 压缩效果第46-48页
        5.1.3 性能优化效果第48-53页
    5.2 LCQS算法在异构系统上的并行优化实验第53-56页
        5.2.1 实验环境与实验数据第53-54页
        5.2.2 压缩效果第54页
        5.2.3 性能优化效果第54-56页
    5.3 本章小结第56-57页
总结与展望第57-59页
参考文献第59-63页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第63-64页
致谢第64-65页
附件第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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