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Trabalho de evento
Is Intel High Performance Analytics Toolkit a good alternative to Apache Spark? (2017)
Carvalho, Rafael Aquino de; Goldman, Alfredo ; Cavalheiro, Gerson Geraldo Homrich
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Network Computing and Applications (NCA). Unidade: IME
Assunto: PROCESSAMENTO DE DADOS
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ABNT
CARVALHO, Rafael Aquino de e GOLDMAN, Alfredo e CAVALHEIRO, Gerson Geraldo Homrich. Is Intel High Performance Analytics Toolkit a good alternative to Apache Spark? 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/NCA.2017.8171351. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Carvalho, R. A. de, Goldman, A., & Cavalheiro, G. G. H. (2017). Is Intel High Performance Analytics Toolkit a good alternative to Apache Spark? In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/NCA.2017.8171351
NLM
Carvalho RA de, Goldman A, Cavalheiro GGH. Is Intel High Performance Analytics Toolkit a good alternative to Apache Spark? [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NCA.2017.8171351
Vancouver
Carvalho RA de, Goldman A, Cavalheiro GGH. Is Intel High Performance Analytics Toolkit a good alternative to Apache Spark? [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NCA.2017.8171351
Trabalho de evento
A comparison of GPU execution time prediction using machine learning and analytical modeling (2016)
Amarís, Marcos; Camargo, Raphael Yokoingawa de; Dyab, Mohamed; Goldman, Alfredo ; Trystram, Denis
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Network Computing and Applications (NCA). Unidade: IME
Assuntos: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL, ARQUITETURA E ORGANIZAÇÃO DE COMPUTADORES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
AMARÍS, Marcos et al. A comparison of GPU execution time prediction using machine learning and analytical modeling. 2016, Anais.. Piscataway: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/NCA.2016.7778637. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Amarís, M., Camargo, R. Y. de, Dyab, M., Goldman, A., & Trystram, D. (2016). A comparison of GPU execution time prediction using machine learning and analytical modeling. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/NCA.2016.7778637
NLM
Amarís M, Camargo RY de, Dyab M, Goldman A, Trystram D. A comparison of GPU execution time prediction using machine learning and analytical modeling [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NCA.2016.7778637
Vancouver
Amarís M, Camargo RY de, Dyab M, Goldman A, Trystram D. A comparison of GPU execution time prediction using machine learning and analytical modeling [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NCA.2016.7778637
Trabalho de evento
Using NAS parallel benchmarks to evaluate HPC performance in clouds (2016)
Okada, Thiago Kenji; Goldman, Alfredo ; Cavalheiro , Gerson Geraldo Homrich
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Network Computing and Applications (NCA). Unidade: IME
Assuntos: COMPUTAÇÃO EM NUVEM, BENCHMARKS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OKADA, Thiago Kenji e GOLDMAN, Alfredo e CAVALHEIRO , Gerson Geraldo Homrich. Using NAS parallel benchmarks to evaluate HPC performance in clouds. 2016, Anais.. Piscataway: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/NCA.2016.7778587. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Okada, T. K., Goldman, A., & Cavalheiro , G. G. H. (2016). Using NAS parallel benchmarks to evaluate HPC performance in clouds. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/NCA.2016.7778587
NLM
Okada TK, Goldman A, Cavalheiro GGH. Using NAS parallel benchmarks to evaluate HPC performance in clouds [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NCA.2016.7778587
Vancouver
Okada TK, Goldman A, Cavalheiro GGH. Using NAS parallel benchmarks to evaluate HPC performance in clouds [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NCA.2016.7778587

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