一、AMD CPU简介（论文文献综述）
Intersect360 Research[1]（2021）在《通过性能强大的CPU和GPU组合应对复杂多样的未来》文中提出HPC行业正处在一个快速发展的时代。根据Intersect360 Research的调查表明,企业所面临的挑战不仅需要为其庞大的技术计算应用服务,还要满足数据科学和机器学习的种种需求。随着这一趋势的不断发展,HPC计算架构也随之发生稳定、相应的转变。
朱国斌[2]（2021）在《基于图像空间碰撞检测的研究及优化》文中研究说明虚拟电厂自由漫游系统利用虚拟现实技术,在三维场景中按真实比例构建电厂场景,借助人物模型在电厂场景中自由移动实现对电厂场景的漫游浏览。为增强漫游沉浸感,必须对人物模型和电厂模型进行实时精确的碰撞检测。在对各类碰撞检测算法进行了解和分析后,本文以人物模型和电厂模型为研究对象,进行图像空间碰撞检测算法研究,主要研究内容如下:首先对碰撞检测处理流程进行研究,将图像空间碰撞检测算法分为预处理、初步碰撞检测和精确碰撞检测三个阶段,实现高效、精确的碰撞检测;其次在预处理阶段,对模型格式进行研究,选取适用于碰撞检测的obj模型格式,并对电厂模型进行简化处理,减少碰撞检测计算。在初步碰撞检测阶段,对并行计算进行研究,利用Open CL实现跨平台的人物模型OBB（Oriented Bounding Box）包围盒和电厂模型AABB（Axis-aligned Bounding Box）层次包围盒并行计算算法,提高碰撞检测效率。并将初步碰撞模型传入精确碰撞检测阶段,做进一步精确检测。在精确碰撞检测阶段,获取初步碰撞模型数据,利用模型绘制到图像空间中所保留的深度缓存、模板缓存和颜色缓存信息,实现精确碰撞检测算法。并使用VAO（Vertex Arrary Object）、VBO（Vertex Buffer Object）处理方式减少数据传输时间消耗,使用FBO（Frame Buffer Object）实现模型绘制离屏渲染,在稳定模型绘制帧率的同时精确检测碰撞部位;最后对图像空间碰撞检测算法进行应用及测试。实验测试表明,针对人物模型和电厂模型研究的图像空间碰撞检测算法能在加快碰撞检测效率的同时提高碰撞检测精度,具有实际应用性。
王岩[3]（2021）在《基于CPU/GPU异构架构的Hartree-Fock与DFT算法研究及程序实现》文中提出图形处理单元（Graphical processing unit,GPU）是解决量子化学计算中许多计算瓶颈的一种很有前景的体系结构。本文详细介绍了北京密度泛函（Beijing Density Functional,BDF）程序包中GPU加速的Hartree-Fock（HF）和密度泛函理论（Density Functional Theory,DFT）算法,以及CPU+GPU异构计算平台上的并行DFT算法。本文使用GPU加速了HF和DFT中较为耗时的计算步骤,如电子排斥积分（Electron Repulsion Integrals,ERIs）、Fock矩阵、交换相关项以及交换相关能梯度的计算。在所实现的算法中,库仑和交换矩阵在GPU上通过原始ERI与密度矩阵直接构造。原始ERI使用单线程-单原始积分（One Thread-One Primitive Integral,1T1PI）算法计算。在GPU上计算完整的库仑和交换矩阵后,将得到的矩阵复制回CPU,并与单电子项累加,得到最终的Fock矩阵。由于交换相关泛函形式非常复杂,GPU上的交换相关项和交换相关能梯度的计算采用数值积分方法。同时针对CPU和GPU组成的异构计算平台,本文设计了OpenMP+OpenCL和MPI+OpenMP+OpenCL两种并行模式的DFT算法。由于所编写的程序使用OpenCL编程框架,因此可以在不同厂商的多种计算设备上执行。在NVIDIA和AMD公司的不同GPU上进行的测试表明,GPU上的算法相比串行CPU算法可以实现高达148倍的加速。并且由于在GPU上的所有操作均以双精度浮点数执行,GPU上计算的能量和梯度与CPU上计算的结果一样精确。在多个计算节点上的并行测试显示,OpenMP+OpenCL和MPI+OpenMP+OpenCL两种并行模式的DFT算法都实现了良好的加速。BDF程序支持激发态的含时密度泛函理论（Time-Dependent Density Functional Theory,TDDFT）计算。本文利用BDF程序进行了乙酸分子的TDDFT计算,并编写了绘制其紫外可见吸收光谱（Ultraviolet Visible Spectroscopy,UV-Vis）的Python程序,根据TDDFT计算的输出文件,得到理论计算的紫外可见吸收光谱,这对于预测实验结果和解释实验现象都具有重要意义。
张宇翔[4]（2021）在《基于关系图网络的OpenCL程序优化方法研究》文中进行了进一步梳理异构设备的发展和应用促使相关的运行框架得到快速的发展,OpenCL作为首个跨平台的运行框架,代表了当前异构设备的发展趋势。它能够在多核的CPU、GPU等异构单元上透明运行,但因不同平台的环境差异,导致其性能优化移植性较差,从而造成程序运行效率的低下。现有的OpenCL程序优化方法采用自然语言处理技术对程序顺序关系特征进行建模优化,以提高程序的加速比,由于忽略了程序的语法语义关系,导致程序运行效率低下和加速比无法进一步提升。为了解决上述问题,本文提出了一种基于关系图网络的OpenCL程序优化方法。其核心思想是:首先将OpenCL源代码分别在抽象语法树层面以及中间指令层面进行转图操作,有效的保留代码逻辑并丰富语法语义信息,然后利用关系图网络学习代码的向量表示,最终使用决策网络进行任务预测,完成相关的优化任务。本文主要的研究工作如下:（1）本文首先从技术原理及特点上分析现有OpenCL程序优化方法的不足。研究了传统人工提取特征的不确定性,讨论了OpenCL程序当作文本处理情形下特征的非完备性,进而对本文方法的有效性开展研究以实现更高的程序运行效率。（2）本文提出了一种源代码转图方法,研究如何在抽象语法树层面进行语句级别和节点级别的边构建策略,并深入讨论如何在中间指令层面融合顺序流、控制流以及数据流信息。为了进一步保留源码级以及中间指令级的程序信息,本文使用Word2Vec技术为转图后图中的节点属性建模,分别从图结构和节点内容两个层面保存了代码的丰富信息。（3）针对具有多种关系类型的图数据,本文研究如何利用先进的关系图神经网络技术实现程序图数据的特征提取。特征提取过程无需人工干预,能够有效考虑到不同关系的类型,对边进行建模并学习出程序图特点,自动完成端到端的特征向量构建。（4）为了验证本方法的有效性,我们实现了系统框架GraphACL,并基于该框架开展了大量的对比实验。实验结果表明,在异构映射任务中,与目前最先进的方法相比较,准确率能够达到88.9%,加速比提高了7.56%。在线程粗化任务中,与目前最先进的方法相比较,加速比提高了5.25%。
薛鹏飞[5]（2021）在《CPU-GPU异构多核架构下共享末级缓存管理策略研究》文中研究说明随着深度学习、大数据等应用对计算机性能的要求逐渐提高,传统的基于CPU的架构已难以满足这些应用的计算需求,将CPU与作为加速器的GPU结合构成的异构多处理器片上系统（Heterogeneous Multiprocessor Systems-on-Chip,HMPSoC）成为主流趋势,GPU除擅长处理3D图像渲染外,还能进行大规模通用并行计算。在CPU-GPU异构架构中,高速缓存（Cache）是缩小处理器和主存储器带宽差距的重要设计,对系统整体性能有重要影响,多采用多级层次结构,CPU和GPU核心能够共享末级高速缓存（last-level cache,LLC）。技术上的限制导致无法通过持续增大LLC容量来满足日益增长的应用需求,因此未来处理器需要依赖有效的Cache管理机制来从有限的LLC容量中获得更高的性能。但经上级Cache过滤后,到达LLC的访存请求局部性变差,传统架构上的Cache替换算法主要基于访存局部性设计,难以有效利用Cache空间。除此之外,由于CPU、GPU的体系结构差异,CPU和GPU访存需求的频率、模式和局部性等特征不同,并且CPU和GPU之间会因争夺LLC空间而存在相互影响。总体来说,LLC上CPU和GPU各自访存行为特征及特征间差异给LLC管理策略的设计带来挑战,本文旨在基于CPU和GPU应用访存行为特征分析,设计适用于CPU-GPU异构多处理器架构的共享LLC替换算法。手机、平板电脑等便携智能终端是日常生活中使用最广泛的一类嵌入式异构系统设备,与PC端相比,对成本、体积及功耗等有更严格的要求,这就使得存储和计算资源量往往受限。智能终端中大型手机游戏应用对系统性能要求最高,共享LLC能否在大型手游运行时被有效利用,一定程度上决定着智能终端设备的性能上限。为此,本文首先设计了一种针对手机游戏应用的共享LLC管理策略,然后在通用架构上改进算法使其能够适应不同的应用场景。基于对手机游戏应用访存特征的分析,本文设计了基于缓存旁路和重用行为预测的共享LLC替换算法,首先设计了缓存旁路机制,在Cache外的缓冲区LRUbuffer内被命中一次的数据才能进入Cache,进而旁路局部性差的访存请求,减少Cache上的替换操作;然后针对CPU和GPU访存频率和访存模式差异设计了 RDPV（reuse distance prediction value）参数调整机制,RDPV 作为所属 Cache数据块重引用间隔的估计,能够根据最近访问特性和访问频率做调整;最后通过在Cache的Insertion和Hit-promotion阶段使用这两种机制进行共享LLC的管理。在实际的CPU-GPU异构多处理器架构中,应用场景更加复杂,将GPU应用的缓存敏感性纳入算法设计,对缓存旁路机制和参数调整机制分别作出改进,LRUbuffer仅用于过滤GPU不敏感型应用的访存需求,RDPV则根据CPU和GPU的访存频率和命中次数动态调整,最终实现提高共享LLC的利用效率和系统整体性能的目标。实验结果表明,对于大型手机游戏应用,基于从ARM Cortex-A76架构平台末级缓存层抓取的访存轨迹文件模拟访存行为,本文的方法相比于传统的LRU替换算法在命中率上提升4.2%,内存访问流量下降6.3%;对于在gem5-gpu上直接运行的CPU-GPU混合应用负载,本文方法相比于传统的LRU在性能上提升10.3%,同时实现算法所需的硬件开销仅占LLC容量的0.58%,LRUbuffer仅需24KB硬件空间。
朱广林[6]（2021）在《基于GCC编译器的激进蝴蝶优化方法研究》文中研究说明通过编译优化分析发现,GCC编译器所采用的无效代码删除和自动向量化优化策略较为保守。当函数调用层数太多、复杂度太高时,无效代码删除优化存在一定的局限性;另外,循环自动向量化优化效率受不同数据结构布局方式的影响较大。为此,本文研究了编译器中无效代码删除和自动向量化的优化原理和实现方法,提出一种激进蝴蝶优化方法的解决方案,侧重解决分支路径依赖动态参数值及循环结构内自动向量化的优化问题。通过编译分析,研究GCC与AOCC、ICC和LLVM三款编译器的优化原理和不同优化模式,找出影响性能的主要因素;以GCC编译器为目标平台,对其通用优化能力和专用优化能力的缺陷进行分析总结,进而优化改进。本文的主要研究工作包含以下几个部分:（1）提出一种依赖数据流分析的区域级蝴蝶优化方法。该方法依托于使用GCC现有成熟的profiling反馈优化和常量传播技术,进行优化模式的识别、定位和程序关键信息的获取。再自动为程序生成两条或多条形状类似butterfly的分支代码:一条分支维持原有的保守设计,确保非常数参数条件下流程分支的正确性;其余分支进行对应条件下的激进冗余删除。使编译器在程序编译阶段,为相关优化提供可行的优化依据。（2）以butterfly为基础架构,对循环中结构体的内存布局方式进行优化转换。将GCC默认的结构体数组（Ao S）布局方式转换为数组结构体数组（Ao So A）布局方式。通过优化改进数据结构的布局方式,有效利用全宽度的向量寄存器,以提高向量化优化能力。（3）在SPEC CPU2017上对激进蝴蝶优化方法进行验证。实验结果表明通过区域级蝴蝶优化和数据结构布局优化能够产生预期的中间表示和指令。且测试用例的性能加速比得到有效提升,验证了本文所提方案的正确性和有效性。同时,在Intel和AMD两种架构上的实验结果也表明本文提出的激进蝴蝶优化方法具有一定的普适性。
徐引[7]（2020）在《芯片巨头成长记》文中进行了进一步梳理一个青年站在冲浪板上,直面凶猛袭来的海浪,左突右冲,这是AMD最广为人知的宣传片中的画面。正如片中的那个青年,AMD在科技的蓝海中,弄潮搏浪,终成世界半导体巨头。AMD的出生,离不开硅谷的传奇——仙童半导体芯片公司。1968年之前,仙童一度成为行业龙头,但随着错误的经营方式,员工纷纷离开。
殷泽坤[8]（2020）在《大规模超长生物序列聚类分析》文中提出新测序技术的数据产生能力已经超越着名的摩尔定律,当前基因组数据正以12-18个月10倍以上的速度增长。数据处理所耗费的时间、人力与经济开销在整个测序流程中所占的比重越来越大。我国十三五期间将对150万人进行基因组测序,每个人将产生300-500GB的数据,基因数据总量在十三五末期将达到EB级别。而对于宏基因组学,仅1克土壤样品的宏基因组测序就可以产生50TB的原始数据。如何高效处理超大规模生物序列数据是高性能处理生物信息分析必须面对的课题。生物序列聚类分析是生物信息学和现代生命科学研究中一个基本且重要的问题,在冗余去除、序列分类和物种分析等方面具有重要意义。本文的研究内容是超大规模生物数据的聚类以及如何利用高性能计算技术来加速聚类的过程,本文主要解决了四个方面的挑战:一、超大规模生物序列数据的I/O问题:在超大规模序列数据聚类分析中本文面临的首要问题是如何高效解析规模如此之大的生物序列数据,这是后续序列数据处理和分析的前提。为此本文提出了一个专门用于生物序列数据处理的高性能I/O框架。本文充分利用了 FASTA以及FASTQ格式的特性,设计并开发了一套面向多核平台的、支持轻量级格式化的I/O框架,消除了大规模生物序列处理中 I/O性能瓶颈,并且该框架已经应用于本文开发的高性能序列相似度计算软件RabbitMash中。该框架的提出为后续的序列聚类分析奠定了基础。另外本文还将该框架推广应用于I/O密集的测序数据质量控制软件RabbitQC中,得益于这个高效率的I/O框架,RabbitQC取得了较大性能提升。二、超大规模以及超长生物序列的相似度计算问题:如何度量序列之间的相似度是生物数据聚类分析中的核心问题。在超大规模以及超长序列相似度计算方面,本文介绍了一个面向多核计算平台的高性能序列相似度分析软件RabbitMash。RabbitMash采用了最小哈希（MinHash）算法并且使用Jaccard Index来评估基因组或者序列之间的相似度。MinHash算法的复杂度远远低于基于动态规划的比对算法以及非基于比对的kmer方法,该算法是处理超大规模数据以及超长序列的一种行之有效的手段。在算法实现上,RabbitMash充分利用了现代高性能多核计算平台上的快速存储设备以及具备强大计算能力的向量处理单元。在单个计算节点上,RabbitiMash成功地将1.1TB生物序列的距离矩阵计算时间缩短到5分钟,相对于其它基于比对的计算方法,RabbitMash的性能提升可以达到2-3个数量级。在RabbitMash的基础上,本文继续开发了RabbitSketch 软件库。除 MinHash 算法外,RabbitSketch 中还支持 HistoSketch、OrderMinHash 以及 HyperLogLog 等一系列 sketch 算法,RabbitSketch 是后续聚类工作中相似度计算的核心。同时本文将RabbitSketch封装为一个独立的软件库提供给其他科研人员使用,并且针对不同的用户群体提供了 C++和Python两种语言的API。三、层次聚类在大规模生物序列数据处理上的拓展性问题:为了解决层次聚类算法的数据拓展性问题,本文实现了一种支持超长序列的、基于稀疏距离矩阵的层次聚类方法,该方法使用RabbitMash计算稀疏距离矩阵,然后将这个稀疏矩阵按距离从小到大的顺序排序,最后使用hcluster算法对已排序的稀疏矩阵进行聚类。这个方法中除了计算稀疏距离矩阵之外另一个性能热点就是稀疏矩阵的排序操作。针对这个比较耗时的排序操作本文提出了一个基于归并排序和排序网络的混合并行排序算法,并介绍了其在多核和众核平台上的优化实现。四、贪心增量聚类算法在分布式环境下的拓展性问题:本文还介绍了一个面向分布式环境下的贪心增量聚类框架,该框架将贪心增量聚类方法拓展到了集群环境上,打破了单节点计算资源不足对聚类分析数据规模的限制。该框架采用了“MPI+Pthread”的混合并行编程模型,并且使用计算通信掩盖的技术来降低节点间通信带来的额外开销。最终,该框架能够充分利用分布式计算集群对更大规模的生物序列数据进行聚类分析。拓展性测试表明该框架在200个CPU核心的分布式测试环境下取得了接近线性的拓展性。综合上述的研究内容以及所取得成果,本文中所提出的方法在现代多核与众核平台以及分布式集群平台上基本完成了超大规模生物序列数据的聚类分析工作,可以在可控时间内完成对TB级数据的聚类分析工作。另外,本文所述的工作成功地将高性能计算的相关技术应用于超大规模生物序列分析中,并且将其中通用的方法封装为相应的软件包和软件库。本文已经将高性能I/O框架RabbitIO、高性能测序数据质控软件RabbitQC、高效基因组分析软件RabbitMash、高性软件库RabbitSketch以及分布式贪心增量聚类框架DGCF发布到开源软件平台Github和Bitbucket上,这些高性能软件能够极大提高相关数据分析工作的效率。
钱亚光[9]（2020）在《三百五十亿美元的收购》文中认为CPU与GPU的双料全球老二AMD收购FPGA的全球老大赛灵思,与英特尔一争高下半导体行业,产品开发和市场成熟所耗费的时间往往非常长,资产雄厚的大公司通过并购规模相对较小且具备技术实力的公司,要比自己从零开始更高效,风险也会更小。10月27日,美国市值约为1000亿美元的AMD （超威半导体,NASD）宣布以总价值350亿美元的全股票交易收购市值300多亿美元的FPGA （一种可编程的芯片）完整解决方案厂商赛灵思（Xilinx）。
张峰,翟季冬,陈政,林甲灶,杜小勇[10]（2020）在《面向异构融合处理器的性能分析、优化及应用综述》文中研究表明随着异构计算技术的不断进步,CPU和GPU等设备相集成的异构融合处理器在近些年得到了充分的发展,并引起了学术界和工业界的关注.将多种设备进行集成带来了许多好处,例如,多种设备可以访问同样的内存,可以进行细粒度的交互.然而,这也带来了系统编程和优化方面的巨大挑战.充分发挥异构融合处理器的性能,需要充分利用集成体系结构中共享内存等特性;同时,还需结合具体应用特征对异构融合处理器上的不同设备进行优化.首先对目前涉及异构融合处理器的研究工作进行了分析,之后介绍了异构融合处理器的性能分析工作,并进一步介绍了相关优化技术,随后对异构融合处理器的应用进行了总结.最后,对异构融合处理器未来的研究方向进行展望,并进行了总结.
二、AMD CPU简介（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、AMD CPU简介（论文提纲范文）
（1）通过性能强大的CPU和GPU组合应对复杂多样的未来（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 市场动态 |
| 1.1 HPC新动态：应用 |
| 1.2 HPC新动态：架构 |
| 1.3 新动态：挑战 |
| 2 INTERSECT360 Research分析 |
| 2.1 AMD EPYC卷土重来 |
| 2.2 结合CPU和GPU |
| 2.3 AMD Instinct TM MI100加速显卡 |
| 2.4 未来规划 |
| 3 结语 |
（2）基于图像空间碰撞检测的研究及优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 碰撞检测算法分类 |
| 1.3.2 层次包围盒碰撞检算法 |
| 1.3.3 并行计算碰撞检测算法 |
| 1.3.4 图像空间碰撞检测算法 |
| 1.3.5 存在的问题 |
| 1.4 本文主要工作及组织结构 |
| 第二章 图像空间碰撞检测流程及模型预处理 |
| 2.1 碰撞检测流程 |
| 2.2 图形渲染引擎 |
| 2.2.1 OSG概述 |
| 2.2.2 OSG场景框架 |
| 2.2.3 OSG工作机制 |
| 2.3 模型预处理 |
| 2.3.1 模型文件简介 |
| 2.3.2 模型简化处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 GPU并行计算及OpenCL模型 |
| 3.1 GPU并行计算 |
| 3.1.1 并行计算介绍 |
| 3.1.2 CPU+GPU异构并行计算 |
| 3.2 Open CL并行计算模型 |
| 3.2.1 OpenCL平台模型 |
| 3.2.2 OpenCL执行模型 |
| 3.2.3 OpenCL存储器模型 |
| 3.2.4 OpenCL编程模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 层次包围盒碰撞检测及图像空间并行计算 |
| 4.1 层次包围盒 |
| 4.1.1 包围盒介绍 |
| 4.1.2 人物模型包围盒并行构造 |
| 4.1.3 电厂模型层次包围盒构造 |
| 4.2 层次包围盒并行计算碰撞算法 |
| 4.2.1 分离轴碰撞检测法 |
| 4.2.2 层次包围盒分离轴并行计算 |
| 4.3 实验测试与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于OpenGL的图像空间碰撞检测 |
| 5.1 OpenGL介绍 |
| 5.1.1 OpenGL基本功能 |
| 5.1.2 OpenGL工作流程 |
| 5.2 基于OpenGL的碰撞检测算法 |
| 5.2.1 算法基本原理 |
| 5.2.2 算法优化 |
| 5.2.3 关键设计与实现 |
| 5.3 实验测试与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 图像空间碰撞检测算法的应用与测试 |
| 6.1 开发平台简介 |
| 6.2 系统功能模块 |
| 6.3 系统实现 |
| 6.4 系统测试与分析 |
| 6.4.1 碰撞检测时间开销 |
| 6.4.2 模型绘制帧率 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于CPU/GPU异构架构的Hartree-Fock与DFT算法研究及程序实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 异构并行计算基础 |
| 1.2.1 OpenCL编程框架 |
| 1.2.2 OpenMP编译指令和MPI编程接口 |
| 1.3 国内外研究历史与现状 |
| 1.4 激发态和紫外可见吸收光谱 |
| 1.5 本课题研究内容及意义 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 Hartree-Fock理论 |
| 2.2 密度泛函理论 |
| 2.3 交换相关能梯度计算 |
| 2.4 积分格点权重计算 |
| 2.5 含时密度泛函理论 |
| 第三章 基于GPU的Hartree-Fock/DFT算法和程序 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 GPU上的Hartree-Fock/DFT算法 |
| 3.2.1 库伦和交换矩阵构造 |
| 3.2.2 交换相关项计算 |
| 3.2.3 交换相关能梯度计算 |
| 3.3 GPU上的Hartree-Fock/DFT程序性能测试 |
| 3.3.1 格点权重计算性能 |
| 3.3.2 Fock矩阵构造性能 |
| 3.3.3 交换相关项计算性能 |
| 3.3.4 交换相关能梯度计算性能 |
| 3.3.5 分子自洽场计算性能 |
| 3.4 结论 |
| 第四章 基于CPU+GPU异构计算平台的DFT算法和程序 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 异构计算平台上的DFT算法 |
| 4.2.1 OpenMP+OpenCL并行的交换相关项算法 |
| 4.2.2 MPI+OpenMP+OpenCL混合并行的DFT能量计算 |
| 4.2.3 OpenMP+OpenCL并行的交换相关能梯度算法 |
| 4.2.4 MPI+OpenMP+OpenCL混合并行的DFT能量梯度计算 |
| 4.3 异构计算平台上的DFT程序性能测试 |
| 4.3.1 DFT能量计算性能 |
| 4.3.2 DFT能量梯度计算性能 |
| 4.3.3 DFT能量和梯度计算大规模并行测试 |
| 4.4 结论 |
| 第五章 绘制紫外可见吸收光谱 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 紫外可见吸收光谱的绘制 |
| 5.3 结论 |
| 总结 |
| 主要结论 |
| 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于关系图网络的OpenCL程序优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统的程序优化方法 |
| 1.2.2 基于机器学习的程序优化方法 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 OpenCL程序优化相关技术 |
| 2.1 OpenCL框架基础 |
| 2.1.1 OpenCL平台模型 |
| 2.1.2 OpenCL执行模型 |
| 2.1.3 OpenCL内存模型 |
| 2.1.4 OpenCL编程模型 |
| 2.2 基于深度学习的程序优化相关技术 |
| 2.3 OpenCL程序优化方法 |
| 2.3.1 基于自然语言处理的优化方法 |
| 2.3.2 基于中间指令的优化方法 |
| 2.3.3 基于抽象语法树的优化方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于AST与IR相结合的源代码转图方法 |
| 3.1 源代码预处理方法 |
| 3.1.1 数据标记 |
| 3.1.2 程序标准化 |
| 3.2 基于AST的源码转图方法 |
| 3.3 基于IR的源码转图方法 |
| 3.4 节点特征矩阵的生成 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于关系图网络的OpenCL程序优化模型 |
| 4.1 基于关系图网络的程序优化模型 |
| 4.2 基于关系图网络的特征提取 |
| 4.3 决策网络 |
| 4.4 基于迁移学习的程序优化模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 GraphACL原型系统实现与实验评估 |
| 5.1 原型系统框架 |
| 5.2 系统模块设计 |
| 5.2.1 数据预处理模块 |
| 5.2.2 源代码转图模块 |
| 5.2.3 关系图网络模块 |
| 5.2.4 决策网络模块 |
| 5.3 OpenCL源代码转图算法实现 |
| 5.3.1 基于AST的源码转图算法 |
| 5.3.2 基于IR的源码转图算法 |
| 5.4 关系图网络算法实现 |
| 5.5 系统实验评估与分析 |
| 5.5.1 实验设计 |
| 5.5.1.1 数据集与实验平台 |
| 5.5.1.2 实验内容 |
| 5.5.2 异构映射实验 |
| 5.5.3 线程粗化实验 |
| 5.5.4 模型评估与分析 |
| 5.5.4.1 不同数据量的对比实验 |
| 5.5.4.2 不同关系图网络层的对比实验 |
| 5.5.4.3 不同转图方法的对比实验 |
| 5.5.4.4 不同图网络的对比实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）CPU-GPU异构多核架构下共享末级缓存管理策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 本文主要工作 |
| 1.3 本文章节安排 |
| 第2章 相关背景及研究现状 |
| 2.1 CPU-GPU异构多处理器架构 |
| 2.1.1 CPU-GPU异构多处理器架构基本结构 |
| 2.1.2 CPU-GPU异构多处理器架构发展现状 |
| 2.1.3 CPU-GPU异构多处理器架构面临的挑战 |
| 2.2 共享末级高速缓存 |
| 2.2.1 缓存的工作原理 |
| 2.2.2 共享末级缓存的访问模式 |
| 2.2.3 共享末级缓存的管理策略 |
| 2.2.4 共享末级缓存优化技术及研究现状 |
| 2.3 Cache-Sim模拟器介绍 |
| 2.4 gem5-gpu模拟器介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于缓存旁路和重用行为预测的共享LLC替换算法 |
| 3.1 访存行为分析 |
| 3.1.1 实验配置 |
| 3.1.2 实验测试集 |
| 3.1.3 访存行为数据及分析 |
| 3.2 基于缓存旁路和重用行为预测的LLC替换算法设计 |
| 3.2.1 算法设计框架 |
| 3.2.2 算法设计流程 |
| 3.2.3 算法实现的硬件开销 |
| 3.3 实验设计及结果分析 |
| 3.3.1 实验配置 |
| 3.3.2 评估方法 |
| 3.3.3 实验结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于GPU缓存敏感性改进的LLC替换算法 |
| 4.1 访存行为分析 |
| 4.1.1 CPU-GPU异构架构模型设置 |
| 4.1.2 实验测试集 |
| 4.1.3 访存行为数据及分析 |
| 4.2 基于GPU缓存敏感性改进的LLC替换算法 |
| 4.2.1 算法设计框架 |
| 4.2.2 算法设计流程 |
| 4.2.3 算法实现的硬件开销 |
| 4.3 实验设计及结果分析 |
| 4.3.1 实验参数设置 |
| 4.3.2 实验工作集 |
| 4.3.3 评估方法 |
| 4.3.4 实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）基于GCC编译器的激进蝴蝶优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 处理器的发展 |
| 1.1.2 编译器的发展 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第2章 相关理论介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 GCC编译器的主要中间表示 |
| 2.2.1 GIMPLE表示 |
| 2.2.2 RTL表示 |
| 2.3 静态单赋值表示 |
| 2.3.1 线性代码转换为SSA |
| 2.3.2 分支结构代码转换为SSA |
| 2.4 Profiling反馈式编译优化 |
| 2.5 无效代码删除优化 |
| 2.6 向量化优化 |
| 2.7 实验测试集 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 激进蝴蝶优化方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 区域级butterfly优化 |
| 3.2.1 优化的主要结构表示 |
| 3.2.2 总体结构设计 |
| 3.2.3 分支构建 |
| 3.2.4 条件基本块创建 |
| 3.3 优化的局部调整 |
| 3.3.1 控制流图修复 |
| 3.3.2 PHI节点更新 |
| 3.4 数据结构内存布局优化 |
| 3.4.1 结构体的数据对齐 |
| 3.4.2 向量化影响因素及GCC中向量化 |
| 3.4.3 向量寄存器布局 |
| 3.4.4 结构体内存布局转换 |
| 3.5 与其它优化的组合 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 激进蝴蝶优化方法实验与结果分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验平台与环境 |
| 4.3 激进蝴蝶优化方法的正确性分析 |
| 4.3.1 优化前后的关键中间表示分析 |
| 4.3.2 优化前后的汇编指令分析 |
| 4.4 激进蝴蝶优化方法的有效性分析 |
| 4.4.1 AMD平台上性能分析 |
| 4.4.2 Intel平台上性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的科研情况 |
（7）芯片巨头成长记（论文提纲范文）
| 超越英特尔 |
| 闯入“游戏圈” |
| 回归老本行 |
（8）大规模超长生物序列聚类分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状与挑战 |
| 1.3 本文研究内容与创新点 |
| 1.4 本文组织结构和章节安排 |
| 第2章 背景 |
| 2.1 常见生物序列文件格式 |
| 2.2 生物序列的相似度计算 |
| 2.2.1 序列相似度计算简史 |
| 2.2.2 基于sketch的序列相似度分析方法 |
| 2.3 高性能计算机的体系结构 |
| 2.3.1 向量处理单元 |
| 2.3.2 Xeon Phi |
| 2.4 并行计算语言 |
| 2.4.1 POSIX线程与OpenMP |
| 2.4.2 消息传递接口(MPI) |
| 2.4.3 SIMD扩展指令集 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 针对生物序列数据的通用高性能I/O框架 |
| 3.1 高性能生物序列I/O框架的设计与实现 |
| 3.1.1 基于生产者-消费者模型的I/O框架 |
| 3.1.2 FASTQ格式的文件解析 |
| 3.1.3 FASTA格式的文件解析 |
| 3.1.4 压缩数据的处理 |
| 3.2 基于高性能I/O框架的案例研究 |
| 3.2.1 测序数据质量控制软件RabbitQC简介 |
| 3.2.2 性能测试 |
| 3.2.3 质控结果的可视化 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 面向现代多核架构的高性能序列相似度算法 |
| 4.1 RabbitMash:一个面向多核处理器的基于MinHash算法的基因组分析软件包 |
| 4.1.1 在多核平台上的优化 |
| 4.1.2 测试平台及数据 |
| 4.1.3 性能测试结果 |
| 4.2 RabbitSketch:基于sketch方法的高效生物序列相似度分析软件库 |
| 4.2.1 RabbitSketch的实现以及其特性 |
| 4.2.2 性能测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 多核以及集群平台上的大规模超长生物序列聚类方法 |
| 5.1 基于层次聚类和最小哈希算法的大规模基因组数据聚类分析方法 |
| 5.1.1 一种面向现代体系架构的向量化排序方法 |
| 5.1.1.1 并行排序算法简介 |
| 5.1.1.2 算法实现 |
| 5.1.1.3 排序性能测试 |
| 5.1.2 hcluster层次聚类算法 |
| 5.1.3 大规模数据下的性能测试 |
| 5.2 一个面向大规模生物数据的分布式贪心增量聚类框架 |
| 5.2.1 基于MPI+Pthread实现的分布式贪心聚类框架 |
| 5.2.2 性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 |
| 攻读学位期间获得的奖励 |
| 相关的开源项目 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）面向异构融合处理器的性能分析、优化及应用综述（论文提纲范文）
| 1 异构融合处理器概述 |
| 1.1 异构加速器件 |
| 1.2 体系结构 |
| 1.3 编程语言 |
| 2 研究概况 |
| 3 异构融合处理器的性能分析 |
| 3.1 单程序运行性能分析 |
| 3.2 多程序的性能分析 |
| 3.3 功耗分析 |
| 3.4 小结 |
| 4 异构融合处理器上的优化工作 |
| 4.1 体系结构优化 |
| 4.2 负载划分与调度优化 |
| 4.3 功耗优化方法 |
| 4.4 小结 |
| 5 异构融合处理器的应用 |
| 5.1 数据密集型应用 |
| 5.2 计算密集型应用 |
| 5.3 其他领域 |
| 5.4 小结 |
| 6 异构融合处理器研究未来发展展望 |
| 6.1 新型体系结构研究 |
| 6.2 数据密集型应用研究 |
| 6.3 计算密集型应用研究 |
| 7 总结 |
四、AMD CPU简介（论文参考文献）
- [1]通过性能强大的CPU和GPU组合应对复杂多样的未来[J]. Intersect360 Research. 中国集成电路, 2021(11)
- [2]基于图像空间碰撞检测的研究及优化[D]. 朱国斌. 内蒙古大学, 2021(12)
- [3]基于CPU/GPU异构架构的Hartree-Fock与DFT算法研究及程序实现[D]. 王岩. 西北大学, 2021(12)
- [4]基于关系图网络的OpenCL程序优化方法研究[D]. 张宇翔. 西北大学, 2021(12)
- [5]CPU-GPU异构多核架构下共享末级缓存管理策略研究[D]. 薛鹏飞. 山东大学, 2021(12)
- [6]基于GCC编译器的激进蝴蝶优化方法研究[D]. 朱广林. 西华师范大学, 2021(12)
- [7]芯片巨头成长记[J]. 徐引. 创新世界周刊, 2020(12)
- [8]大规模超长生物序列聚类分析[D]. 殷泽坤. 山东大学, 2020(04)
- [9]三百五十亿美元的收购[J]. 钱亚光. 经营者(汽车商业评论), 2020(11)
- [10]面向异构融合处理器的性能分析、优化及应用综述[J]. 张峰,翟季冬,陈政,林甲灶,杜小勇. 软件学报, 2020(08)