Zobrazeno 1 - 10
of 86
pro vyhledávání: '"Niu Dimin"'
Autor:
Du, Zhaoyang, Guan, Yijin, Guan, Tianchan, Niu, Dimin, Tan, Nianxiong, Yu, Xiaopeng, Zheng, Hongzhong, Meng, Jianyi, Yan, Xiaolang, Xie, Yuan
Sparse general matrix multiplication (SpGEMM) is a fundamental building block in numerous scientific applications. One critical task of SpGEMM is to compute or predict the structure of the output matrix (i.e., the number of nonzero elements per outpu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.13848
Sparse general matrix multiplication (SpGEMM) is a fundamental building block for many real-world applications. Since SpGEMM is a well-known memory-bounded application with vast and irregular memory accesses, considering the memory access efficiency
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.06611
Autor:
Du, Zhaoyang, Guan, Yijin, Guan, Tianchan, Niu, Dimin, Huang, Linyong, Zheng, Hongzhong, Xie, Yuan
Sparse general matrix multiplication (SpGEMM) is an important and expensive computation primitive in many real-world applications. Due to SpGEMM's inherent irregularity and the vast diversity of its input matrices, developing high-performance SpGEMM
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.07244
With the growing number of data-intensive workloads, GPU, which is the state-of-the-art single-instruction-multiple-thread (SIMT) processor, is hindered by the memory bandwidth wall. To alleviate this bottleneck, previously proposed 3D-stacking near-
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2103.06653
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Du, Zhaoyang, Guan, Yijin, Guan, Tianchan, Niu, Dimin, Tan, Nianxiong, Yu, Xiaopeng, Zheng, Hongzhong, Meng, Jianyi, Yan, Xiaolang, Xie, Yuan
Publikováno v:
2022 IEEE 28th International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS).
Sparse general matrix multiplication (SpGEMM) is a fundamental building block in numerous scientific applications. One critical task of SpGEMM is to compute or predict the structure of the output matrix (i.e., the number of nonzero elements per outpu
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::bbe998b10577b1d5f1835fb1d75ef209
https://doi.org/10.1109/icpads56603.2022.00069
https://doi.org/10.1109/icpads56603.2022.00069
Publikováno v:
Journal of Computer Science and Technology. 36:1155-1166
Resistive random access memory (RRAM) has been demonstrated to implement multiply-and-accumulate (MAC) operations using a highly parallel analog fashion, which dramatically accelerates the convolutional neural networks (CNNs). Since CNNs require cons
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::e9fa06489aa97b6cd5f4d784cf4ea47e
https://doi.org/10.1007/s11390-021-0906-y
https://doi.org/10.1007/s11390-021-0906-y
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.