Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: CORDEIRO, DANIEL DE ANGELIS - EACH ; LEJBMAN, ALFREDO GOLDMAN VEL - IME
- Unidades: EACH; IME
- DOI: 10.1016/j.jpdc.2022.09.002
- Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Maryland Heights
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Journal of Parallel and Distributed Computing
- ISSN: 0743-7315
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 171, p. 66-78, jan. 2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
AMARIS, Marcos et al. Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques. Journal of Parallel and Distributed Computing, v. 171, n. ja 2023, p. 66-78, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.09.002. Acesso em: 12 fev. 2026. -
APA
Amaris, M., Camargo, R., Cordeiro, D. de A., Goldman, A., & Trystram, D. (2023). Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques. Journal of Parallel and Distributed Computing, 171( ja 2023), 66-78. doi:10.1016/j.jpdc.2022.09.002 -
NLM
Amaris M, Camargo R, Cordeiro D de A, Goldman A, Trystram D. Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques [Internet]. Journal of Parallel and Distributed Computing. 2023 ; 171( ja 2023): 66-78.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.09.002 -
Vancouver
Amaris M, Camargo R, Cordeiro D de A, Goldman A, Trystram D. Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques [Internet]. Journal of Parallel and Distributed Computing. 2023 ; 171( ja 2023): 66-78.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.09.002 - Dynamic creation of BSP/CGM clusters on cloud computing platforms
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.jpdc.2022.09.002 (Fonte: oaDOI API)
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