基于MIC众核架构的并行算法设计与优化

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基于MIC众核架构的并行算法设计与优化

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基于MIC众核架构的并行算法设计与优化

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-13页
注释表	第13-14页
缩略词	第14-15页
第一章绪论	第15-21页
1.1 研究背景	第15-17页
1.1.1 众核处理器与高性能计算	第15-16页
1.1.2 高性能计算与科学工程应用	第16-17页
1.2 国内外研究现状	第17-18页
1.3 研究内容与意义	第18-19页
1.4 论文结构	第19-21页
第二章众核架构相关技术概述	第21-30页
2.1 Intel众核架构	第21页
2.2 二代Knight Landing新特性	第21-28页
2.2.1 微架构变化	第21-23页
2.2.2 多通道内存（MCDRAM）	第23-25页
2.2.3 缓存集群（Cluster）	第25-26页
2.2.4 向量指令集（AVX-512）	第26-28页
2.3 OpenMP编程模型	第28-30页
第三章众核架构下的SpMV算法设计与优化	第30-48页
3.1 并行算法移植与优化的一般方法	第30-34页
3.1.1 第一步：并行度优化	第30-31页
3.1.2 第二步：向量化	第31-32页
3.1.3 第三步：访存带宽优化	第32-34页
3.2 稀疏矩阵向量乘	第34-37页
3.2.1 基本概念	第34页
3.2.2 压缩算法相关研究	第34-35页
3.2.3 针对MIC的改进压缩算法	第35-37页
3.3 SpMV算法移植与优化方法	第37-42页
3.3.1 线程级并行	第37-38页
3.3.2 AVX-512 掩码优化	第38-39页
3.3.3 高速带宽内存优化	第39-40页
3.3.4 缓存集群优化	第40-42页
3.4 实验结果与分析	第42-47页
3.4.1 实验平台与测试数据集	第42-43页
3.4.2 改进的ELLPACK参数分析	第43-44页
3.4.3 算法性能评估	第44-46页
3.4.4 加速比分析	第46-47页
3.5 本章小结	第47-48页
第四章偏微分求解算法设计与优化	第48-62页
4.1 偏微分方程迭代求解算法	第48-49页
4.1.1 基本概念	第48-49页
4.1.2 Stencil相关研究	第49页
4.2 Stencil设计与优化	第49-56页
4.2.1 线程级并行与向量化	第50页
4.2.2 分块优化策略研究	第50-52页
4.2.3 针对MIC的改进Stencil算法	第52-55页
4.2.4 访存优化	第55-56页
4.3 实验结果与分析	第56-61页
4.3.1 实验平台与测试数据集	第56-57页
4.3.2 分块优化策略对比	第57页
4.3.3 缓存利用率分析	第57-58页
4.3.4 MCDRAM实验与分析	第58-59页
4.3.5 Cluster实验结果分析	第59-60页
4.3.6 执行时间与加速比	第60-61页
4.4 本章小结	第61-62页
第五章 BP神经网络设计与优化	第62-71页
5.1 人工神经网络	第62-65页
5.1.1 反向传播算法基本概念	第62页
5.1.2 BP算法分析	第62-65页
5.2 BP算法设计与优化	第65-69页
5.2.1 缓存分块优化	第65-67页
5.2.2 寄存器分块与向量化	第67-69页
5.3 实验结果与分析	第69-70页
5.3.1 测试数据集与实验参数	第69页
5.3.2 优化前后性能对比	第69页
5.3.3 加速比	第69-70页
5.4 本章小结	第70-71页
第六章总结与展望	第71-73页
6.1 全文总结	第71-72页
6.2 未来工作	第72-73页
参考文献	第73-78页
致谢	第78-79页
在学期间的研究成果以发表的学术论文	第79页

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