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Machine learning for optimal selection of sparse triangular system solvers on GPUs

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Machine learning for optimal selection of sparse triangular system solvers on GPUs

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Dufrechou, E.; Ezzatti, P.; Freire, M.; Quintana-Ortí, ES. (2021). Machine learning for optimal selection of sparse triangular system solvers on GPUs. Journal of Parallel and Distributed Computing. 158:47-55. https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2021.07.013

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/183097

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Metadatos del ítem

Título: Machine learning for optimal selection of sparse triangular system solvers on GPUs
Autor: Dufrechou, Ernesto Ezzatti, Pablo Freire, Manuel Quintana-Ortí, Enrique S.
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Many numerical algorithms for science and engineering applications require the solution of sparse triangular linear systems (sptrsv) as their most costly stage. For this reason, considerable research has been dedicated ...[+]
Palabras clave: Graphics processors , Sparse triangular linear systems , High performance , Machine learning
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
Journal of Parallel and Distributed Computing. (issn: 0743-7315 )
DOI: 10.1016/j.jpdc.2021.07.013
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2021.07.013
Agradecimientos:
The researchers from UdelaRwere supported by PEDECIBA
Tipo: Artículo

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