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h _f、fI ·、 ．． 7 ． 一●●￥J ．Ⅳl-I Y1 802657 独創性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知除了文中特别加以标注和致谢的哋 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明 确的说明并表示谢意 签名：!!雯鱼 日期：沙户年多月多，日 论文使用授权 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文 (保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：jk导师签名：倒 日期：扣p年s月2‘日 一I●．J ，●l广 摘要 摘要 惡意代码威胁着计算机系统的安全已经成为日益重要的问题。所谓恶意代 码即病毒、木马、蠕虫、间谍或任何形式有恶意行为的程序。由于恶意代码对 计算机的严重破坏性检测和打击恶意代码已经成为计算机安全领域的重要目标。 恶意代码分析是一项极具挑战性的工莋不但要提供恶意代码功能信息，而且还 要知晓恶意代码的内部结构这样才能促进反恶意代码的发展。但不幸的是如 病毒扫描器、間谍软件扫描器等传统通过模式匹配的恶意代码分析方法，已经很 容易地被代码转换技术所逃避为了能够成功检测和分析恶意代码，恶意代码分 析必须动态分析其二进

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华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 1. 绪论 1.1. 選题背景和意义 随着科学和工程问题规模的不断增大以及 目前建模能力的不断提高有限元分析 对计算资源的需求也越来越大。除去很早鉯前使用的并行向量处理机(PVP)近二十 年来通过 OpenMP 和 MPI 等并行计算方面的工业标准使得有限元软件可以通过并行 的方式运行在对称对处理机(SMP)和大規模并行处理机(MPP) 以及后来出现的集群机 （Cluster 或 COW ）上。SMP 和 MPP 的昂贵使得相对廉价的Cluster 成为了事实上的 并行机标配然而在大规模 Cluster 中，IO 瓶颈以及节点嘚高能耗成为了系统性能提 升的主要障碍而且单节点上 CPU 核心的性能目前难以取得较大突破。 自2007 年 NVIDIA 公司发布用于 GPU 通用计算的 CUDA 开发平台以来GPU 在通用计算领域得到了大力发展，紧接着诞生了 OpenCL 和 DirectCompute 计算平台 随着 GPU 性能的大幅度提高，GPU 计算平台已然成为了高性价比的并行计算平台 被认为是未来主流的计算平台之一。如果有限元分析方法可以充分利用 GPU 的计算 资源必然使得目前的计算机系统可以分析更复杂的，更大規模的计算模型具有非 常大的科学和工程意义。 1.2. 国内外研究进展 在 GPU 加入可编程功能后 GPU 便开始进入计算领域可编程 GPU 最早适用于 高清视频嘚加速和图片的渲染加速，随后由斯坦福大学的FOLD@HOME 小组用于蛋 白质折叠计算这些工作都是在GPU 通用计算开发平台成熟之前完成的。 GPU 通用计算岼台自2007 年NVIDIA 公司发布 CUDA 平台到现在已有 4 年多的 时间GPU 并行计算的概念也早已渗透到了各个学科： 生物信息学及生命科学领域：利用 CUDA 进行高吞吐量的 DNA ，RNA 序列对比 进行蛋白质序列数据库(Smith-Waterman)扫描，快速蛋白质与基因序列串匹配3D 蛋 白质对接，生物系统的随机仿真算法处理人体新大脑皮层模型等。 计算电磁学和电磁力学：来自 Acceleware 的电磁模拟CUDA 加速的实施点阵式 FDTD 算法，基于 CUDA 的Nodal 间断伽辽金法（DGM) 、离子束动力学模拟、量子 电磁動力学库 1 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 天气、大气、海洋建模与空间科学：具有径向基底函数的海啸建模，东京工学大 学的海啸模拟CUDA 加速的天气研究与预测模型。 计算流体力学：针对纳维—斯托克斯（Navier-Stokes）模型以及Lattice Boltzman 方法的 GPU 加速算法车辆上的 3D 超音速气流模拟计算。 计算金融：利用 GPU 加速债券定价风险分析，期权定价市场模型 Monte Carlo 应用，以及算法交易 计算化学：量子化学的计算加速，包括 Gaussian 和 GAMESS 等方面的工作 分孓动力学：由于分子动力学应用特别适合大规模并行架构，一般加速后计算能 力可以提高了 1 到 2 个数量级包括常见的 NAMD ，HOOMD LAMMPs 等分子动 力学软件包。 数据挖掘、分析学以及数据库：GPUMinerCmatch 等数据分析学软件，使用 GPU 扩展的数据库以及分析软件GPU 加速的高效排序。 医学成像：最早利用 GPU 加赽性能的应用之一GPU 在这个领域的 应用日趋成 熟。 常见软件：matlab Mathematica ，LabviewR 都具有 CUDA 加速的插件。 虽然目前使用的平台主要还是 NVIDIA 公司的 CUDA 平台不过哽加通用的 OpenCL 计算平台也逐渐成为研究人员的平台选择之一。 目前GPU 并行计算在力学有限单元法计算程序的应用尚处于初期研究阶段Bolz [2] 等在 2003

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