Pande / Sarkar | Languages and Compilers for Parallel Computing | E-Book | sack.de
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E-Book, Englisch, 165 Seiten, eBook

Reihe: Theoretical Computer Science and General Issues

Pande / Sarkar Languages and Compilers for Parallel Computing

32nd International Workshop, LCPC 2019, Atlanta, GA, USA, October 22–24, 2019, Revised Selected Papers
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-030-72789-5
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

32nd International Workshop, LCPC 2019, Atlanta, GA, USA, October 22–24, 2019, Revised Selected Papers

E-Book, Englisch, 165 Seiten, eBook

Reihe: Theoretical Computer Science and General Issues

ISBN: 978-3-030-72789-5
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

This book constitutes the thoroughly refereed post-conference proceedings of the 32nd International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing, LCPC 2019, held in Atlanta, GA, USA, in October 2019. The 8 revised full papers and 3 revised short papers were carefully reviewed and selected from 17 submissions. The scope of the workshop includes advances in programming systems for current domains and platforms, e.g., scientific computing, batch/ streaming/ real-time data analytics, machine learning, cognitive computing, heterogeneous/ reconfigurable computing, mobile computing, cloud computing, IoT, as well as forward-looking computing domains such as analog and quantum computing.
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Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Pande, Santosh
Sarkar, Vivek

Weitere Infos & Material

Performance of Static and Dynamic Task Scheduling for Real-Time Engine Control System on Embedded Multicore Processor.- PostSLP: Cross-Region Vectorization of Fully or Partially Vectorized Code.- FLARE: Flexibly Sharing Commodity GPUs to Enforce QoS and Improve Utilization.- Foundations of consistency types for a higher-order distributed language.- Common Subexpression Convergence: A New Code Optimization for SIMT processors.- Using Performance Event Profiles to Deduce an Execution Model of MATLAB with Just-In-Time Compilation.- CLAM: Compiler Leasing of Accelerator Memory.- Abstractions for Polyhedral Topology-Aware Tasking.- SWIRL++: Evaluating Performance Models to Guide Code Transformation in Convolutional Neural Networks.- A Structured Grid Solver with Polyhedral+Dataflow Representation.- CubeGen: Code Generation for Accelerated GEMM-based Convolution with Tiling.

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