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  • Produktbild: Software Automatic Tuning
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Software Automatic Tuning From Concepts to State-of-the-Art Results

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144,99 € UVP 164,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

20.10.2014

Abbildungen

XIV, 377 p.

Herausgeber

Ken Naono + weitere

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

377

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,2 cm

Gewicht

593 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4899-9884-2

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

20.10.2014

Abbildungen

XIV, 377 p.

Herausgeber

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

377

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,2 cm

Gewicht

593 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4899-9884-2

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Software Automatic Tuning: Concepts and State-of-the-Art Results.- Achievements in Scientific Computing.- ATLAS Version 3.9: Overview and Status.- Autotuning Method for Deciding Block Size Parameters in Dynamically Load-Balanced BLAS.- Automatic Tuning for Parallel FFTs.- Dynamic Programming Approaches to Optimizing the Blocking Strategy for Basic Matrix Decompositions.- Automatic Tuning of the Division Number in the Multiple Division Divide-and-Conquer for Real Symmetric Eigenproblem.- Automatically Tuned Mixed-Precision Conjugate Gradient Solver.- Automatically Tuned Sparse Eigensolvers.- Systematic Performance Evaluation of Linear Solvers Using Quality Control Techniques.- Application of Alternating Decision Trees in Selecting Sparse Linear Solvers.- Toward Automatic Performance Tuning for Numerical Simulations in the SILC Matrix Computation Framework.- Exploring Tuning Strategies for Quantum Chemistry Computations.- Automatic Tuning of CUDA Execution Parameters for Stencil Processing.- Static Task Cluster Size Determination in Homogeneous Distributed Systems.- Evolution to a General Paradigm.- Algorithmic Parameter Optimization of the DFO Method with the OPAL Framework.- A Bayesian Method of Online Automatic Tuning.- ABCLibScript: A Computer Language for Automatic Performance Tuning.- Automatically Tuning Task-Based Programs for Multicore Processors.- Efficient Program Compilation Through Machine Learning Techniques.- Autotuning and Specialization: Speeding up Matrix Multiply for Small Matrices with Compiler Technology.