基于CPU-GPU异构并行系统的Smith Waterman及HEVC加速技术研究

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．1．1 研究目的与意义

1．1．2 国内外研究现状

1．2 本文的研究内容及主要成果

1．3 论文的结构安排

第二章 GPU架构与CUDA模型

2．1 GPU架构

2．1．1 GPU简介

2．1．2 GPU的组成

2．1．3 CPU与GPU的区别与协作

2．2 CUDA编程模型

2．2．1 CUDA简介

2．2．2 线程管理

2．2．3 核函数

2．2．4 内存管理

2．3 程序移植过程

2．3．1 程序移植方法简介

2．3．2 第一代程序移植方法RPA

2．3．3 第二代程序移植方法MOL

2．3．4 第三代程序移植方法ISC

2．4 本章小结

第三章 生物序列比对软件

3．1 生物序列比对软件简介

3．2 Smith Waterman

3．3 BLAST

第四章 GPU加速生物序列比对工具

4．1 GPU加速Smith Waterman算法

4．1．1 频率距离

4．1．2 CUDA-SWfr算法介绍

4．1．3 实验平台及测试序列

4．1．4 实验结果与分析

4．2 GPU加速BLAST算法

4．2．1 CUDA-BLASTN算法介绍

4．2．2 实验平台及测试序列

4．2．3 实验结果及分析

第五章 基于GPU的HEVC视频编码技术

5．1 HEVC简介

5．2 HEVC关键技术介绍

5．2．1 四叉树编码结构

5．2．2 帧内编码

5．2．3 帧间编码

5．2．4 环路滤波

5．2．5 熵编码

5．3 热点函数分析结果

5．4 基于GPU加速帧内编码技术

5．5 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 主要工作总结

6．2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢