空间环境下GPU高性能计算的容错研究的开题报告.docx
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并行环境下的高性能空间数据处理的研究的开题报告一、研究背景和意义空间数据处理在地理信息系统、遥感、地球物理勘探等领域中具有广泛应用。随着数据规模的不断增大和对处理效率的要求越来越高,如何提高空间数据处理的计算效率成为目前该领域的研究热点之一。并行计算技术可以在多个处理单元上同时处理数据,从而提高处理速度和性能,因此并行计算被广泛应用于空间数据处理中。然而,目前的高性能空间数据处理技术仍面临许多挑战,例如处理效率低、容易出现数据竞争和死锁等问题。因此,本研究旨在通过对并行环境下的高性能空间数据处理技术的研究
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面向高性能的CPU--GPU异构计算平台任务调度策略研究的开题报告一、研究背景随着计算机应用的不断发展,计算任务的规模和复杂度越来越高,传统的CPU处理器在处理大规模数据并行处理时遇到了瓶颈。而GPU(GraphicsProcessingUnit)作为一种专门用于图形处理的芯片,在高效、并行的计算方面有着独特的优势。因此,GPU在计算领域的应用也在不断扩大。GPU和CPU虽然是两种不同的处理器,但它们用于异构计算平台时可以提供更强大的计算能力。而如何对GPU和CPU进行调度,使得计算任务在异构计算平台上高