导读:本文包含了加速比论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:速比,同构,机群,沙粒,缩放,多核,电压。
加速比论文文献综述
徐金甫,刘露,李伟,王周闯,杨宇航[1]（2018）在《一种基于阵列配置加速比模型的无损压缩算法》一文中研究指出针对现有压缩算法通过增加复杂度来降低压缩率,获得信息高效传输的问题。该文提出阵列配置加速比模型,证明低压缩率不一定能提高传输效率,并找到影响信息传输效率的因子,即解压模块吞吐率和数据块压缩率。将影响因子与配置信息特征结合,设计了一种新的无损压缩算法,并硬件实现了解压模块,吞吐率可达到16.1 Gbps。采用AES,A5-1和SM4对无损压缩算法进行测试,然后与主流无损压缩算法LZW,Huffman,LPAQ1和Arithmetic对比。结果表明,整体压缩率相当,但该文压缩算法产生的数据块压缩率经过优化,不仅能满足加速需求,且具有高吞吐率的解压性能;该文无损压缩算法获得的配置加速比,比硬件吞吐率理想情况下的LPAQl,Arithmetic,Huffman,LZW算法分别高8%,9%,10%,22%左右。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年06期）
王晓彤,王希敏[2]（2015）在《波束形成多核并行计算加速比分析》一文中研究指出本文从波束形成多核并行计算模型的特点入手,结合现代多核处理器分层存储结构的特点,在Amdahl’s定律的基础上,分析串并数据同步代价以及通信代价对加速比带来的影响,提出适用于多核并行计算模型的一个新的加速比计算方法。最后将该方法应用于频域波束形成算法的加速比分析中。(本文来源于《中国声学学会水声学分会2015年学术会议论文集》期刊2015-06-05）
王晓庆,龚智宏[3]（2015）在《风沙流对坡面加速比的影响》一文中研究指出采用欧拉双流体模型,利用数值方法研究了风场中沙粒体积分数和沙粒粒径对坡面风加速比的影响。结果表明,坡面风加速比受沙粒的影响很大,在净风场时坡顶表面风加速比均大于0,而当风场挟沙时在中间高度区域风加速比小于0。随着入口沙粒体积分数的增加,坡面风加速比减小;随着沙粒粒径的增大,坡面风加速比减小,但在上壁面附近加速比随着沙粒粒径的增大而增大。(本文来源于《甘肃科技纵横》期刊2015年02期）
闫娟,穆晓霞[4]（2014）在《Hadoop加速比性能模型研究》一文中研究指出MapReduce编程模型被看作是Hadoop的核心组件,一直以来都受到广泛的应用和研究,但针对Hadoop云平台的性能研究主要集中在配置调优和分布式算法等方面,缺乏对Hadoop加速比性能模型的理论研究.针对此问题提出了Hadoop云平台加速比性能模型,并分别在同构机群和异构机群架构上对该模型进行了分析.针对同构机群提出了3种I/O负载模型,并指出了其对加速比的影响;指出了异构机群不适合做Hadoop云平台的原因及异构性对Hadoop云平台造成的影响.这些研究对Hadoop云计算平台的搭建及如何提高Hadoop云平台加速比性能有很好的指导作用,提供了理论依据.(本文来源于《河南师范大学学报(自然科学版)》期刊2014年02期）
邵津生,管磊[5]（2014）在《Hadoop加速比性能模型研究》一文中研究指出MapReduce编程模型被看做是Hadoop的核心组件,一直以来都受到广泛应用和研究,但针对Hadoop云平台的性能研究主要集中在配置调优和分布式算法等方面,缺乏对Hadoop加速比性能模型的理论研究。本文提出了Hadoop云平台加速比性能模型,并分别在同构机群和异构机群架构上对该模型进行了分析。针对同构机群提出了叁种I/O负载模型,并指出了其对加速比的影响;指出了异构机群不适合做Hadoop云平台的原因及异构性对Hadoop云平台造成的影响。这些研究对Hadoop云计算平台的搭建及如何提高Hadoop云平台加速比性能有很好的指导作用,提供了理论依据。(本文来源于《保密科学技术》期刊2014年03期）
李职杜,高月红,张欣,桑林[6]（2013）在《低加速比下输出端排队交换结构的性能分析》一文中研究指出在已有的研究中,为了使输出端排队(OQ)交换结构满足理想的吞吐率和传输时延性能,需要其内部加速比等于交换端口数。将从理论上推导加速比小于交换端口数的情况下OQ交换结构的信元丢包率和传输时延,并利用数值计算的方法证明:只要达到一定的加速比(小于满加速比),OQ结构就能达到满加速比时的性能。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2013年31期）
林宇晗[7]（2013）在《线性加速比并行实时任务的节能算法研究》一文中研究指出嵌入式设备的性能大幅度提高,对能源的需求不断上升。能耗的增长不仅制约了嵌入式系统集成度的增加,并且需要复杂的散热技术,这更是提高了产品成本。因此,怎样更有效的节能已成了嵌入式系统研究的热点问题。另一方面,随着多核处理器技术在服务器和PC机上的广泛使用,多核技术表现出同一频率下,性能提高快,功耗密度低等特点,使得多核成为嵌入式系统未来的统治平台。现有的多核节能调度方面的研究主要是针对串行任务(sequential tasks)模型,该模型假设一个任务在同一时刻只能运行在一个核上,而不能同时运行在多个核上,这无法发挥出多核技术在性能上的优势。因此,本文针对并行任务(parallel tasks)模型,即任务可以在处理器所有核上同时运行的节能问题进行了研究。实际系统中处理器功耗是一组和频率一一对应的离散值。现有的实时系统能耗的讨论为了简化模型,往往将处理器频率值假设为连续改变的,然而这并不适用于实际系统。因此,本文研究更接近真实处理器频率改变情况的离散处理器频率模型中,线性加速比模型下的多核并行实时任务的节能调度问题,提出了两个满足时间约束,采用Gang scheduling策略的并行任务能耗优化算法。本文假设所有处理器核都支持DVS技术且加速比是线性的,在此条件下,本文首先给出一个定理证明了当各任务执行在系统全部核上时系统能耗最小。然后,将问题建模为一个0-1整数线性规划,利用最早截止期优先算法确定任务调度,并给出了两个高效的节能算法确定各任务的工作频率。论文最后通过大量的模拟实验,证明本文提出的算法的效果显着,可以达到几乎与最优解相同的节能效果。(本文来源于《东北大学》期刊2013-06-01）
彭超[8]（2013）在《新能源公交车更新加速 比亚迪抢占一线城市百亿市场》一文中研究指出比亚迪新能源车“墙内开花墙外香”的局面今年将彻底改变。在成功进入欧美10多个国家后，公司新能源汽车今年有望在国内获得实质性突破，尤其在公交领域有望一举覆盖全国一线城市。记者从行业人士了解到，广州市有望在近期启动新能源公交项目，逐步淘汰燃油大巴，更换为新能(本文来源于《上海证券报》期刊2013-05-03）
林宇晗,孔繁鑫,徐惠婷,金曦,邓庆绪[9]（2013）在《线性加速比并行实时任务的节能研究》一文中研究指出节能设计是嵌入式实时系统中一个重要的研究方向.目前的研究大多采用串行任务模型,很少关注并行任务.文中研究了在离散工作模式与实时约束下,多核平台下的线性加速比并行实时任务的能耗最小化问题.文中假设所有处理器核都支持DVS技术且加速比是线性的,在此条件下,文中首先给出一个定理证明了当各任务执行在系统全部核上时系统能耗最小.然后,将问题建模为一个0-1整数线性规划,利用最早截止期优先算法确定任务调度,并给出了两个高效的节能算法确定各任务的工作频率.文中最后通过大量的模拟实验,证明提出的算法的效果显着,可以达到几乎与最优解相同的节能效果.(本文来源于《计算机学报》期刊2013年02期）
尚锋[10]（2012）在《药企加速比拼大健康》一文中研究指出环肥燕瘦各有不同，只要有自己的特色，都会找到适合的生存空间，这就是市场经济的最大魅力。 当下，一项“可能”的药界新政——禁播OTC药品在大众媒体做广告，让相当多的药品生产“大佬”格外关注。危机之下，药企大佬们开始静思，是否也该像云南白药、同仁堂(本文来源于《21世纪药店》期刊2012-10-29）
加速比论文开题报告
（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：
本文从波束形成多核并行计算模型的特点入手,结合现代多核处理器分层存储结构的特点,在Amdahl’s定律的基础上,分析串并数据同步代价以及通信代价对加速比带来的影响,提出适用于多核并行计算模型的一个新的加速比计算方法。最后将该方法应用于频域波束形成算法的加速比分析中。
（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。
加速比论文参考文献
[1].徐金甫,刘露,李伟,王周闯,杨宇航.一种基于阵列配置加速比模型的无损压缩算法[J].电子与信息学报.2018
[2].王晓彤,王希敏.波束形成多核并行计算加速比分析[C].中国声学学会水声学分会2015年学术会议论文集.2015
[3].王晓庆,龚智宏.风沙流对坡面加速比的影响[J].甘肃科技纵横.2015
[4].闫娟,穆晓霞.Hadoop加速比性能模型研究[J].河南师范大学学报(自然科学版).2014
[5].邵津生,管磊.Hadoop加速比性能模型研究[J].保密科学技术.2014
[6].李职杜,高月红,张欣,桑林.低加速比下输出端排队交换结构的性能分析[J].现代计算机(专业版).2013
[7].林宇晗.线性加速比并行实时任务的节能算法研究[D].东北大学.2013
[8].彭超.新能源公交车更新加速比亚迪抢占一线城市百亿市场[N].上海证券报.2013
[9].林宇晗,孔繁鑫,徐惠婷,金曦,邓庆绪.线性加速比并行实时任务的节能研究[J].计算机学报.2013
[10].尚锋.药企加速比拼大健康[N].21世纪药店.2012
论文知识图
