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基于GPU的矩阵乘法优化研究
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基于GPU的矩阵乘法优化研究
论文目录
 
摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第1章 绪论第12-19页
　　· 研究背景第12-14页
　　　　· 传统单核结构面临瓶颈第12页
　　　　· 众核GPU通用计算走向成熟第12-14页
　　· 并行算法基础及应用第14-16页
　　　　· 并行算法基础第14页
　　　　· 并行应用的发展第14-16页
　　· 研究动机第16页
　　　　· GPU架构上性能优化的难点第16页
　　· 本文的贡献第16-17页
　　· 论文的组织第17-19页
第2章 实验平台第19-25页
　　· 众核GPU硬件结构第19-25页
　　　　· CUDA并行计算平台第22-23页
　　　　· CUDA编程环境下算法优化原则第23-25页
第3章 适应GPU结构特征的优化策略研究第25-29页
　　· 单个线程优化工作第25-26页
　　· 多线程优化工作第26-27页
　　· 适应众核结构的数据重用方法研究第27-29页
第4章 适应GPU平台的GEMV优化算法第29-50页
　　· 现有GPU平台上GEMV算法分析第30-33页
　　· WARP_BLOCK(1X)算法描述第33-35页
　　· WARP_BLOCK(2X)算法描述第35-38页
　　· 实验结果与分析第38-43页
　　· 分块大小对WARP_BLOCK(2X)算法性能影响探究第43-48页
　　· 本章小结第48-50页
第5章 稀疏矩阵向量乘法性能优化第50-78页
　　· 稀疏矩阵向量乘法的优化意义第50页
　　· 稀疏矩阵简介第50-59页
　　　　· 稀疏矩阵存储格式第51-58页
　　　　· 稀疏矩阵集第58-59页
　　· 相关研究工作第59-62页
　　　　· 优化稀疏矩阵向量乘法的难点第60-61页
　　　　· 研究热点与趋势第61-62页
　　· 一种新型存储格式HYB-I第62-70页
　　　　· HYB格式存在的问题第62-63页
　　　　· HYB-I格式第63-64页
　　　　· 基于HYB-I格式的算法第64-65页
　　　　· 相关参数确定第65-66页
　　　　· 实验结果与分析第66-70页
　　· 高速缓存分块算法第70-78页
　　　　· BCSR格式第71-73页
　　　　· 基于BCSR格式的SpMV算法第73页
　　　　· 实验结果与分析第73-75页
　　　　· 本章小结第75-78页
第6章 总结与展望第78-81页
　　· 本章小结第78-79页
　　· 研究展望第79-81页
参考文献第81-86页
致谢第86-87页
攻读博士学位期间发表的学术论文目录第87-88页
攻读博士学位期间参与科研项目情况第88-89页
外文论文第89-122页
学位论文评阅及答辩情况表第122页

本篇论文共122页，点击这进入下载页面。
 
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