天津工大：GPU驱动的毕业设计——数据结构算法在GPU并行计算中的实现

本天津工业大学毕业设计专注于"基于GPU的数据结构算法实现"，由李洪鹏同学在计算机科学与技术专业进行研究。论文旨在探索如何利用图形处理器（GPU）这一高性能计算平台，针对GPU独特的并行处理体系结构，对那些在CPU上效率较低的算法进行优化。GPU，作为图形处理的核心组件，其计算能力增长迅速，已超过CPU，然而由于GPU的指令执行方式与CPU不同，采用SIMD（单指令多数据）模型，需要重新设计和调整数据结构和算法流程以发挥其并行优势。 课题的重要意义在于，随着GPU技术的发展，将其应用于数据结构算法的加速可以显著提升计算效率，尤其是在图形渲染、科学计算等领域。学生计划在2008年3月至6月期间，通过阅读GPU相关资料来熟悉该技术，包括设置开发环境，如Visual C++（VC）环境，并掌握CUDA或OpenGL等GPU编程语言。在这个过程中，预计会遇到技术难题，鼓励学生自我解决并通过与指导教师柯永振副教授的沟通来获取帮助。 李洪鹏的学生生涯阶段将分为三个阶段：首先，从2008年3月至4月，进行理论学习和准备工作；然后，4月至5月进入编程实践，通过编写代码并解决遇到的问题；最后，5月至6月，进行系统调试和论文撰写，准备毕业论文答辩。论文的主要参考资料包括了关于GPU硬件加速计算、通用计算技术以及可编程GPU应用的学术期刊文章，这些文献为研究提供了理论支持。 整个毕业设计项目的时间线从2008年3月20日开始，至6月17日结束，旨在培养学生的实践能力和理论联系实际的能力，同时也展示了天津工业大学在计算机科学与技术领域对GPU编程和数据结构优化研究的重视。