Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"parallel primitive"'
Publikováno v:
Algorithms, Vol 14, Iss 10, p 285 (2021)
The use of distribution-based data representation to handle large-scale scientific datasets is a promising approach. Distribution-based approaches often transform a scientific dataset into many distributions, each of which is calculated from a small
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a1a8a9a1665d44b98f886663075e6240
Publikováno v:
Algorithms
Volume 14
Issue 10
Algorithms, Vol 14, Iss 285, p 285 (2021)
Volume 14
Issue 10
Algorithms, Vol 14, Iss 285, p 285 (2021)
The use of distribution-based data representation to handle large-scale scientific datasets is a promising approach. Distribution-based approaches often transform a scientific dataset into many distributions, each of which is calculated from a small
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
This paper demonstrates a fast Okapi's BM25 term weighting method on GPUs for information retrieval by combining a GPU-based dictionary using a succinct data structure and data parallel primitives. The problem of handling documents on GPUs is to proc
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=jairo_______::553ce35ebbe0a3390938a1bd8cc19cdc
https://hdl.handle.net/10086/78420
https://hdl.handle.net/10086/78420
Publikováno v:
MCSoC
Parallelizing software applications through the use of existing optimized % target-oriented primitives is a common trend that mediates the complexity of manual parallelization and the use of less efficient directive-based programming models. Parallel
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::abad5c7670fa11518f56e8c6dc57830f
http://hdl.handle.net/11562/925096
http://hdl.handle.net/11562/925096
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.