Zobrazeno 1 - 10
of 300
pro vyhledávání: '"SKADRON, KEVIN"'
Graph analytics are vital in fields such as social networks, biomedical research, and graph neural networks (GNNs). However, traditional CPUs and GPUs struggle with the memory bottlenecks caused by large graph datasets and their fine-grained memory a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.14554
Hashmaps are widely utilized data structures in many applications to perform a probe on key-value pairs. However, their performance tends to degrade with the increase in the dataset size, which leads to expensive off-chip memory accesses to perform b
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.17721
Streaming graph processing involves performing updates and analytics on a time-evolving graph. The underlying representation format largely determines the throughputs of these updates and analytics phases. Existing formats usually employ variations o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.11935
Linear-time pattern matching engines have seen promising results using Finite Automata (FA) as their computation model. Among different FA variants, deterministic (DFA) and non-deterministic (NFA) are the most commonly used computation models for FA-
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.10077
Autor:
Kim, Daehyeok, Lazarev, Nikita, Tracy, Tommy, Siddique, Farzana, Namkung, Hun, Hoe, James C., Sekar, Vyas, Skadron, Kevin, Zhang, Zhiru, Seshan, Srinivasan
As the vision of in-network computing becomes more mature, we see two parallel evolutionary trends. First, we see the evolution of richer, more demanding applications that require capabilities beyond programmable switching ASICs. Second, we see the e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.04563
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Guo, Xinfei, El-Hadedy, Mohamed, Mosanu, Sergiu, Wei, Xiangdong, Skadron, Kevin, Stan, Mircea R.
Publikováno v:
In Integration July 2022 85:87-96
Autor:
Cheng, Eric, Mirkhani, Shahrzad, Szafaryn, Lukasz G., Cher, Chen-Yong, Cho, Hyungmin, Skadron, Kevin, Stan, Mircea R., Lilja, Klas, Abraham, Jacob A., Bose, Pradip, Mitra, Subhasish
We present CLEAR (Cross-Layer Exploration for Architecting Resilience), a first of its kind framework which overcomes a major challenge in the design of digital systems that are resilient to reliability failures: achieve desired resilience targets at
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1709.09921
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.