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毕业设计-多核、众核结构下科学计算加速研究与实现，说明书共35页，17705字。
【摘要】 目前，计算机中的主要运算部件是中央处理器（Central Processing Unit, CPU）和图形处理器（Graphic Processing Unit, GPU）。传统上，CPU为单核结构，而GPU负责进行图形处理而不参与通用计算。
过去10年间，随着半导体工艺、超大规模集成电路设计技术的不断进展，CPU性能不断提高，且在架构上由单核转为多核；典型的GPU则为众核结构，通常由数十至数百个流处理器（Streaming Processor, SM）组成，并且从2005年开始，逐渐由单一的图形处理转为可以参与通用计算。
多核、众核结构提供了更高的并行处理能力，这对于提高以大规模并行数据处理为特点的科学运算有很大的价值。文本从典型的平方和和矩阵乘法入手，对比了在不同平台下的计算速度，从而显示了GPU在科学计算加速上的巨大潜力。
【关键词】 并行计算、CUDA、GPU、众核、加速运算

目 录
1 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 论文研究背景 1
1.3 论文研究的目的和意义 1
1.4 本课题研究范围 2
1.5 本课题应解决的主要问题 2
2 并行计算的发展 3
2.1 并行计算 3
2.2 CPU多核并行 3
2.3 GPU与CPU 4
3 CUDA并行计算平台 8
3.1 CUDA简介 8
3.2 CUDA编程模型 8
3.2.1 异构编程 8
3.2.2 线程层次 9
3.2.3 存储器组织 10
3.2.4 软件体系 14
4 功能实现和介绍 16
4.1 相关函数介绍 16
4.1.1 随机函数： 16
4.1.2 clock函数 17
4.1.3 CUDA C语言扩展 17
4.2 程序实现 19
4.2.1 随机数平方和 19
4.2.2 方块矩阵乘法 23
4.3 结果讨论 26
5 总结与展望 27
5.1 全文总结 27
5.2 未来展望 27
致 谢 28
主要参考文献 29
附录 30