本文關(guān)鍵詞：基于異構(gòu)并行系統(tǒng)的腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分析方法研究

  更多相關(guān)文章： 腦網(wǎng)絡(luò) 并行計(jì)算 多CPU GPU

【摘要】：人腦是自然界中最復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)之一,而復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論為人腦的研究提供了一個新的方向。計(jì)算腦網(wǎng)絡(luò)屬性的方法是研究腦網(wǎng)絡(luò)的一項(xiàng)重要途徑,因此網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時間和屬性計(jì)算時間是影響研究進(jìn)度最為重要的因素,是為腦網(wǎng)絡(luò)研究提供技術(shù)可行性的重要指標(biāo)。腦網(wǎng)絡(luò)研究的不斷發(fā)展使得腦網(wǎng)絡(luò)粒度日益精細(xì),網(wǎng)絡(luò)規(guī)模日益增大,計(jì)算量呈幾何級數(shù)增長,使得腦網(wǎng)絡(luò)研究時間過長,大大阻礙了腦網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn)程。并行計(jì)算技術(shù)的發(fā)展使其成為一種求解數(shù)據(jù)密集型計(jì)算任務(wù)的有效的手段。因此,本文主要是通過并行計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)腦網(wǎng)絡(luò)的快速計(jì)算。本文研究的重點(diǎn)是靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的并行實(shí)現(xiàn)。利用并行計(jì)算技術(shù)的理論知識,對腦網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域已有構(gòu)建和分析方法,在不同的并行計(jì)算平臺,提出腦網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的并行策略。在本文中,創(chuàng)新之處是:(1)基于CPU-GPU異構(gòu)環(huán)境并行系統(tǒng),對腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法提出一種新的實(shí)現(xiàn)方式。在此基礎(chǔ)上,提出了腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及屬性計(jì)算的并行策略,即利用CUDA架構(gòu)、CUBLAS庫加速腦網(wǎng)絡(luò)屬性計(jì)算方法中的計(jì)算模塊。在支持GPU通用計(jì)算的并行平臺,對腦網(wǎng)絡(luò)并行策略的性能進(jìn)行測試,最優(yōu)的并行效果是加速比達(dá)到3倍以上。(2)基于多CPU環(huán)境的并行系統(tǒng),提出了基于多CPU的腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及屬性計(jì)算并行實(shí)現(xiàn)策略,即利用多CPU并行計(jì)算多個腦網(wǎng)絡(luò)。在支持多CPU計(jì)算的并行平臺,提出了基于SPMD機(jī)制和循環(huán)打包方法的架構(gòu),并對這種并行策略進(jìn)行測試并行性能,最大的加速比達(dá)到6倍以上。(3)基于CPU-GPU異構(gòu)環(huán)境并行系統(tǒng),提出了將以上兩種策略相結(jié)合,即基于并行多個網(wǎng)絡(luò)和單個網(wǎng)絡(luò)并行計(jì)算兩種策略,實(shí)行CPU與GPU的異構(gòu)環(huán)境無縫運(yùn)行。針對這種結(jié)合策略,實(shí)現(xiàn)上述并行方法,并對性能進(jìn)行測試,最好的并行效果是獲得將近4倍的加速比。
【關(guān)鍵詞】：腦網(wǎng)絡(luò) 并行計(jì)算 多CPU GPU
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP338.6
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 課題研究背景及意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 問題的提出12-14
• 1.4 本文的主要創(chuàng)新工作14-15
• 1.5 本文章節(jié)的的組織結(jié)構(gòu)安排15-16
• 1.6 小結(jié)16-17
• 第二章 靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及分析17-25
• 2.1 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理17-18
• 2.2 功能腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建18-22
• 2.2.1 節(jié)點(diǎn)的定義18-20
• 2.2.2 邊的定義20
• 2.2.3 閾值選擇20-22
• 2.2.4 腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建結(jié)果22
• 2.3 功能腦網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)分析22-24
• 2.4 小結(jié)24-25
• 第三章 基于CPU-GPU異構(gòu)并行系統(tǒng)研究25-38
• 3.1 并行方法25-30
• 3.1.1 CUDA編程模型25-27
• 3.1.2 CUBLAS庫27-28
• 3.1.3 并行實(shí)現(xiàn)28-30
• 3.2 腦網(wǎng)絡(luò)計(jì)算性能分析30-32
• 3.2.1 構(gòu)建方法計(jì)算的性能分析30-31
• 3.2.2 拓?fù)鋵傩杂?jì)算的性能分析31-32
• 3.3 性能評價及分析32-37
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)配置33
• 3.3.2 構(gòu)建方法的并行性能分析33-37
• 3.4 小結(jié)37-38
• 第四章 基于多CPU并行系統(tǒng)研究38-50
• 4.1 并行方法38-42
• 4.1.1 SPMD機(jī)制38-39
• 4.1.2 循環(huán)打包方法39-40
• 4.1.3 并行實(shí)現(xiàn)40-42
• 4.2 腦網(wǎng)絡(luò)計(jì)算性能分析42-43
• 4.3 性能評價及分析43-48
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)配置43
• 4.3.2 構(gòu)建方法的并行性能分析43-44
• 4.3.3 拓?fù)鋵傩缘牟⑿行阅芊治?/span>44-48
• 4.4 小結(jié)48-50
• 第五章 基于多CPU和GPU結(jié)合的并行系統(tǒng)研究50-56
• 5.1 并行方法50-51
• 5.2 任務(wù)分配原則51-53
• 5.2.1 多CPU系統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)劃分原則51-52
• 5.2.2 GPU系統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)劃分原則52-53
• 5.3 性能評價及分析53-55
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)配置53
• 5.3.2 拓?fù)鋵傩缘牟⑿行阅芊治?/span>53-55
• 5.4 小結(jié)55-56
• 第六章 總結(jié)與展望56-59
• 6.1 總結(jié)56-57
• 6.2 展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 致謝63-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄64

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本文編號：696787