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Tese (Doutorado)
Performance prediction of application executed on GPUs using a simple analytical model and machine learning techniques (2018)
Amarís González, Marcos Tulio; Camargo, Raphael Y. de (coorient) ; Goldman, Alfredo (Orientador)
Unidade: IME
Assunto: CIENCIA DA COMPUTACAO
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ABNT
AMARÍS GONZÁLEZ, Marcos Tulio. Performance prediction of application executed on GPUs using a simple analytical model and machine learning techniques. 2018. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06092018-213258/. Acesso em: 17 abr. 2026.
APA
Amarís González, M. T. (2018). Performance prediction of application executed on GPUs using a simple analytical model and machine learning techniques (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06092018-213258/
NLM
Amarís González MT. Performance prediction of application executed on GPUs using a simple analytical model and machine learning techniques [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 17 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06092018-213258/
Vancouver
Amarís González MT. Performance prediction of application executed on GPUs using a simple analytical model and machine learning techniques [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 17 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06092018-213258/
Trabalho de evento
A simple BSP-based model to predict execution time in GPU applications (2016)
Amarís, Marcos; Cordeiro, Daniel de Angelis ; Goldman, Alfredo ; Camargo, Raphael Y. de
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Conference on High Performance Computing - HiPC. Unidade: IME
Subjects: ARQUITETURAS PARALELAS, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
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ABNT
AMARÍS, Marcos et al. A simple BSP-based model to predict execution time in GPU applications. 2016, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/HiPC.2015.34. Acesso em: 17 abr. 2026.
APA
Amarís, M., Cordeiro, D. de A., Goldman, A., & Camargo, R. Y. de. (2016). A simple BSP-based model to predict execution time in GPU applications. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/HiPC.2015.34
NLM
Amarís M, Cordeiro D de A, Goldman A, Camargo RY de. A simple BSP-based model to predict execution time in GPU applications [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2026 abr. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/HiPC.2015.34
Vancouver
Amarís M, Cordeiro D de A, Goldman A, Camargo RY de. A simple BSP-based model to predict execution time in GPU applications [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2026 abr. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/HiPC.2015.34
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
Source: Proceedings. Conference titles: International Symposium on Network Computing and Applications (NCA). Unidade: IME
Subjects: 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: 17 abr. 2026.
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 2026 abr. 17 ] 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 2026 abr. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NCA.2016.7778637

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