Zeitschriftenartikel zum Thema „GPU pipeline“
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Magro, A., K. Zarb Adami und J. Hickish. „GPU-Powered Coherent Beamforming“. Journal of Astronomical Instrumentation 04, Nr. 01n02 (Juni 2015): 1550002. http://dx.doi.org/10.1142/s2251171715500026.
Der volle Inhalt der QuelleMovania, Muhammad Mobeen, und Lin Feng. „A Novel GPU-Based Deformation Pipeline“. ISRN Computer Graphics 2012 (15.12.2012): 1–8. http://dx.doi.org/10.5402/2012/936315.
Der volle Inhalt der QuelleVasyliv, О. B., О. S. Titlov und Т. А. Sagala. „Modeling of the modes of natural gas transportation by main gas pipelines in the conditions of underloading“. Oil and Gas Power Engineering, Nr. 2(32) (27.12.2019): 35–42. http://dx.doi.org/10.31471/1993-9868-2019-2(32)-35-42.
Der volle Inhalt der QuelleKingyens, Jeffrey, und J. Gregory Steffan. „The Potential for a GPU-Like Overlay Architecture for FPGAs“. International Journal of Reconfigurable Computing 2011 (2011): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2011/514581.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Ke Nian, und Hui Min Du. „The FPGA Design and Implementation of Pipeline Image Processing in the GPU System“. Applied Mechanics and Materials 380-384 (August 2013): 3807–10. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.380-384.3807.
Der volle Inhalt der QuelleXiang, Yue, Peng Wang, Bo Yu und Dongliang Sun. „GPU-accelerated hydraulic simulations of large-scale natural gas pipeline networks based on a two-level parallel process“. Oil & Gas Science and Technology – Revue d’IFP Energies nouvelles 75 (2020): 86. http://dx.doi.org/10.2516/ogst/2020076.
Der volle Inhalt der QuelleAkyüz, Ahmet Oğuz. „High dynamic range imaging pipeline on the GPU“. Journal of Real-Time Image Processing 10, Nr. 2 (12.09.2012): 273–87. http://dx.doi.org/10.1007/s11554-012-0270-9.
Der volle Inhalt der QuelleCao, Wei, Zheng Hua Wang und Chuan Fu Xu. „A Survey of General Purpose Computation of GPU for Computational Fluid Dynamics“. Advanced Materials Research 753-755 (August 2013): 2731–35. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.753-755.2731.
Der volle Inhalt der QuelleAbdellah, Marwan, Ayman Eldeib und Amr Sharawi. „High Performance GPU-Based Fourier Volume Rendering“. International Journal of Biomedical Imaging 2015 (2015): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2015/590727.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Sining, Huiyan Qu und Xianjun Chen. „Ray tracing collision detection based on GPU pipeline reorganization“. Journal of Physics: Conference Series 1732 (Januar 2021): 012057. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1732/1/012057.
Der volle Inhalt der QuelleGong, Qian, Esteban Vera, Dathon R. Golish, Steven D. Feller, David J. Brady und Michael E. Gehm. „Model-Based Multiscale Gigapixel Image Formation Pipeline on GPU“. IEEE Transactions on Computational Imaging 3, Nr. 3 (September 2017): 493–502. http://dx.doi.org/10.1109/tci.2016.2612942.
Der volle Inhalt der QuelleFu, Zhisong, T. James Lewis, Robert M. Kirby und Ross T. Whitaker. „Architecting the finite element method pipeline for the GPU“. Journal of Computational and Applied Mathematics 257 (Februar 2014): 195–211. http://dx.doi.org/10.1016/j.cam.2013.09.001.
Der volle Inhalt der QuelleYe, Chang, Yuchen Li, Shixuan Sun und Wentian Guo. „gSWORD: GPU-accelerated Sampling for Subgraph Counting“. Proceedings of the ACM on Management of Data 2, Nr. 1 (12.03.2024): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3639288.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Do-Hyun, und Chi-Yong Kim. „Design of a SIMT architecture GP-GPU Using Tile based on Graphic Pipeline Structure“. Journal of IKEEE 20, Nr. 1 (31.03.2016): 75–81. http://dx.doi.org/10.7471/ikeee.2016.20.1.075.
Der volle Inhalt der QuelleGeorgii, Joachim, und Rudiger Westermann. „A Generic and Scalable Pipeline for GPU Tetrahedral Grid Rendering“. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 12, Nr. 5 (September 2006): 1345–52. http://dx.doi.org/10.1109/tvcg.2006.110.
Der volle Inhalt der QuelleKenzel, Michael, Bernhard Kerbl, Dieter Schmalstieg und Markus Steinberger. „A high-performance software graphics pipeline architecture for the GPU“. ACM Transactions on Graphics 37, Nr. 4 (10.08.2018): 1–15. http://dx.doi.org/10.1145/3197517.3201374.
Der volle Inhalt der QuelleHou, Yi, Rongke Liu, Hao Peng und Ling Zhao. „High Throughput Pipeline Decoder for LDPC Convolutional Codes on GPU“. IEEE Communications Letters 19, Nr. 12 (Dezember 2015): 2066–69. http://dx.doi.org/10.1109/lcomm.2015.2486764.
Der volle Inhalt der QuelleMAGRO, A., J. HICKISH und K. Z. ADAMI. „MULTIBEAM GPU TRANSIENT PIPELINE FOR THE MEDICINA BEST-2 ARRAY“. Journal of Astronomical Instrumentation 02, Nr. 01 (September 2013): 1350008. http://dx.doi.org/10.1142/s2251171713500086.
Der volle Inhalt der QuelleBraga, Giani, Marcio M. Gonçalves und José Rodrigo Azambuja. „Software-controlled pipeline parity in GPU architectures for error detection“. Microelectronics Reliability 148 (September 2023): 115155. http://dx.doi.org/10.1016/j.microrel.2023.115155.
Der volle Inhalt der QuelleLI, PING, HANQIU SUN, JIANBING SHEN und CHEN HUANG. „HDR IMAGE RERENDERING USING GPU-BASED PROCESSING“. International Journal of Image and Graphics 12, Nr. 01 (Januar 2012): 1250007. http://dx.doi.org/10.1142/s0219467812500076.
Der volle Inhalt der QuelleGARBA, MICHAEL T., und HORACIO GONZÁLEZ–VÉLEZ. „ASYMPTOTIC PEAK UTILISATION IN HETEROGENEOUS PARALLEL CPU/GPU PIPELINES: A DECENTRALISED QUEUE MONITORING STRATEGY“. Parallel Processing Letters 22, Nr. 02 (16.05.2012): 1240008. http://dx.doi.org/10.1142/s0129626412400087.
Der volle Inhalt der QuelleUm, Taegeon, Byungsoo Oh, Byeongchan Seo, Minhyeok Kweun, Goeun Kim und Woo-Yeon Lee. „FastFlow: Accelerating Deep Learning Model Training with Smart Offloading of Input Data Pipeline“. Proceedings of the VLDB Endowment 16, Nr. 5 (Januar 2023): 1086–99. http://dx.doi.org/10.14778/3579075.3579083.
Der volle Inhalt der QuelleMileff, Péter, und Judit Dudra. „Effective Pixel Rendering in Practice“. Production Systems and Information Engineering 10, Nr. 1 (2022): 1–15. http://dx.doi.org/10.32968/psaie.2022.1.1.
Der volle Inhalt der QuelleCarrazza, Stefano, Juan Cruz-Martinez, Marco Rossi und Marco Zaro. „MadFlow: towards the automation of Monte Carlo simulation on GPU for particle physics processes“. EPJ Web of Conferences 251 (2021): 03022. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/202125103022.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Tao, Qiankun Dong, Yifeng Wang, Xiaoli Gong und Yulu Yang. „Dual buffer rotation four-stage pipeline for CPU–GPU cooperative computing“. Soft Computing 23, Nr. 3 (06.09.2017): 859–69. http://dx.doi.org/10.1007/s00500-017-2795-0.
Der volle Inhalt der QuelleGou, Chunyang, und Georgi N. Gaydadjiev. „Addressing GPU On-Chip Shared Memory Bank Conflicts Using Elastic Pipeline“. International Journal of Parallel Programming 41, Nr. 3 (03.07.2012): 400–429. http://dx.doi.org/10.1007/s10766-012-0201-1.
Der volle Inhalt der QuelleSánchez-Rojas, José Armando, José Aníbal Arias-Aguilar, Hiroshi Takemura und Alberto Elías Petrilli-Barceló. „Staircase Detection, Characterization and Approach Pipeline for Search and Rescue Robots“. Applied Sciences 11, Nr. 22 (14.11.2021): 10736. http://dx.doi.org/10.3390/app112210736.
Der volle Inhalt der QuelleZhuo, Jianghao, Ling Wang, Ke Xu und Jianwei Wan. „A Coupling Graphic Pipeline with Normal Mode Model for Rapid Calculation of Underwater Acoustic Field“. Shock and Vibration 2021 (29.01.2021): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8847664.
Der volle Inhalt der QuelleNie, Xiao, Leiting Chen und Tao Xiang. „Real-Time Incompressible Fluid Simulation on the GPU“. International Journal of Computer Games Technology 2015 (2015): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2015/417417.
Der volle Inhalt der QuelleWU, JIAWEN, FENGQUAN ZHANG und XUKUN SHEN. „GPU-BASED FLUID SIMULATION WITH FAST COLLISION DETECTION ON BOUNDARIES“. International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing 03, Nr. 01 (März 2012): 1240003. http://dx.doi.org/10.1142/s179396231240003x.
Der volle Inhalt der QuelleZamikhovskyi, L. M., O. L. Zamikhovska und V. V. Pavlyk. „Methodology for monitoring the technical condition of GPU type GTK-25i in the process of operation“. Scientific Bulletin of Ivano-Frankivsk National Technical University of Oil and Gas, Nr. 2(49) (30.12.2020): 106–16. http://dx.doi.org/10.31471/1993-9965-2020-2(49)-106-116.
Der volle Inhalt der QuellePeng, Bo, Tianqi Wang, Xi Jin und Chuanjun Wang. „An Accelerating Solution forN-Body MOND Simulation with FPGA-SoC“. International Journal of Reconfigurable Computing 2016 (2016): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2016/4592780.
Der volle Inhalt der QuelleVázquez, Sergio, und Margarita Amor. „Texture Mapping on NURBS Surface“. Proceedings 2, Nr. 18 (17.09.2018): 1197. http://dx.doi.org/10.3390/proceedings2181197.
Der volle Inhalt der QuelleKunimoto, Michelle, Evan Tey, Willie Fong, Katharine Hesse, Glen Petitpas und Avi Shporer. „QLP Data Release Notes 003: GPU-based Transit Search“. Research Notes of the AAS 7, Nr. 2 (16.02.2023): 28. http://dx.doi.org/10.3847/2515-5172/acbc13.
Der volle Inhalt der QuelleXiong, Ruicheng, Yang Lu, Cong Chen, Jiaming Zhu, Yajun Zeng und Ligang Liu. „ETER: Elastic Tessellation for Real-Time Pixel-Accurate Rendering of Large-Scale NURBS Models“. ACM Transactions on Graphics 42, Nr. 4 (26.07.2023): 1–13. http://dx.doi.org/10.1145/3592419.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Zhifang, Beicheng Peng und Chuliang Weng. „XeFlow: Streamlining Inter-Processor Pipeline Execution for the Discrete CPU-GPU Platform“. IEEE Transactions on Computers 69, Nr. 6 (01.06.2020): 819–31. http://dx.doi.org/10.1109/tc.2020.2968302.
Der volle Inhalt der QuelleBabbitt, Gregory A., Jamie S. Mortensen, Erin E. Coppola, Lily E. Adams und Justin K. Liao. „DROIDS 1.20: A GUI-Based Pipeline for GPU-Accelerated Comparative Protein Dynamics“. Biophysical Journal 114, Nr. 5 (März 2018): 1009–17. http://dx.doi.org/10.1016/j.bpj.2018.01.020.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Xiangyu, Qi Chu, Shin Kee Chung, Zhihui Du, Linqing Wen und Yanqi Gu. „GPU-acceleration on a low-latency binary-coalescence gravitational wave search pipeline“. Computer Physics Communications 231 (Oktober 2018): 62–71. http://dx.doi.org/10.1016/j.cpc.2018.05.002.
Der volle Inhalt der QuelleNicolas-Barreales, Gonzalo, Aaron Sujar und Alberto Sanchez. „A Web-Based Tool for Simulating Molecular Dynamics in Cloud Environments“. Electronics 10, Nr. 2 (15.01.2021): 185. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10020185.
Der volle Inhalt der QuelleVa, Hongly, Min-Hyung Choi und Min Hong. „Real-Time Cloth Simulation Using Compute Shader in Unity3D for AR/VR Contents“. Applied Sciences 11, Nr. 17 (06.09.2021): 8255. http://dx.doi.org/10.3390/app11178255.
Der volle Inhalt der QuelleFang, Juan, Zelin Wei und Huijing Yang. „Locality-Based Cache Management and Warp Scheduling for Reducing Cache Contention in GPU“. Micromachines 12, Nr. 10 (17.10.2021): 1262. http://dx.doi.org/10.3390/mi12101262.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Seokwon, Inmo Ban, Myeongjin Lee, Yunho Jung und Wookyung Lee. „Architecture Exploration of a Backprojection Algorithm for Real-Time Video SAR“. Sensors 21, Nr. 24 (10.12.2021): 8258. http://dx.doi.org/10.3390/s21248258.
Der volle Inhalt der QuelleMo, Tiexiang, und Guodong Li. „Parallel Accelerated Fifth-Order WENO Scheme-Based Pipeline Transient Flow Solution Model“. Applied Sciences 12, Nr. 14 (21.07.2022): 7350. http://dx.doi.org/10.3390/app12147350.
Der volle Inhalt der QuelleKozlenko, Mykola, Olena Zamikhovska und Leonid Zamikhovskyi. „Software implemented fault diagnosis of natural gas pumping unit based on feedforward neural network“. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 2, Nr. 2 (110) (30.04.2021): 99–109. http://dx.doi.org/10.15587/1729-4061.2021.229859.
Der volle Inhalt der QuelleStřelák, David, Carlos Óscar S. Sorzano, José María Carazo und Jiří Filipovič. „A GPU acceleration of 3-D Fourier reconstruction in cryo-EM“. International Journal of High Performance Computing Applications 33, Nr. 5 (11.03.2019): 948–59. http://dx.doi.org/10.1177/1094342019832958.
Der volle Inhalt der QuelleKonnurmath, Guruprasad, und Satyadhyan Chickerur. „GPU Shader Analysis and Power Optimization Model“. Engineering, Technology & Applied Science Research 14, Nr. 1 (08.02.2024): 12925–30. http://dx.doi.org/10.48084/etasr.6695.
Der volle Inhalt der QuelleKhalid, Muhammad Farhan, Kanzal Iman, Amna Ghafoor, Mujtaba Saboor, Ahsan Ali, Urwa Muaz, Abdul Rehman Basharat et al. „PERCEPTRON: an open-source GPU-accelerated proteoform identification pipeline for top-down proteomics“. Nucleic Acids Research 49, W1 (17.05.2021): W510—W515. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkab368.
Der volle Inhalt der QuelleCali, Damla Senol, Thomas Anantharaman, Martin Muggli, Samer Al-Saffar, Charles Schoonover und Neil Miller. „Abstract 2337: Accelerated optical genome mapping analysis with Stratys Compute and Guided Assembly“. Cancer Research 84, Nr. 6_Supplement (22.03.2024): 2337. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2024-2337.
Der volle Inhalt der QuelleLazar, Alina, Xiangyang Ju, Daniel Murnane, Paolo Calafiura, Steven Farrell, Yaoyuan Xu, Maria Spiropulu et al. „Accelerating the Inference of the Exa.TrkX Pipeline“. Journal of Physics: Conference Series 2438, Nr. 1 (01.02.2023): 012008. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2438/1/012008.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Hanyu, Zhi Yang, Yu Cheng, Chao Tian, Shiru Ren, Wencong Xiao, Man Yuan et al. „GoldMiner: Elastic Scaling of Training Data Pre-Processing Pipelines for Deep Learning“. Proceedings of the ACM on Management of Data 1, Nr. 2 (13.06.2023): 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/3589773.
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