OpenMP: Enabling Massive Node-Level Parallelism
17th International Workshop on OpenMP, IWOMP 2021, Bristol, UK, September 14?16, 2021, Proceedings
Sorozatcím: Lecture Notes in Computer Science; 12870;
-
8% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 74.89
-
31 768 Ft (30 255 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 8% (cc. 2 541 Ft off)
- Discounted price 29 226 Ft (27 835 Ft + 5% áfa)
31 768 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 1st ed. 2021
- Kiadó Springer
- Megjelenés dátuma 2021. augusztus 14.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9783030852610
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem228 oldal
- Méret 235x155 mm
- Súly 373 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 15 Illustrations, black & white; 75 Illustrations, color 245
Kategóriák
Hosszú leírás:
This book constitutes the proceedings of the 17th International Workshop on OpenMP, IWOMP 2021, held virtually in September 2021 and hosted by the High Performance Computing research group at the University of Bristol, UK.
The 15 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected for inclusion in this book. The papers are organized in topical sections named: synchronization and data; tasking expansions; applications; case studies; and heterogenous computing and memory.
Chapter ?FOTV: A Generic Device Offloading Framework for OpenMP? is available open access under a Creative Commons Attribution 4.0 International License via link.springer.com.
TöbbTartalomjegyzék:
Synchronization and Data.- Improving Speculative taskloop in Hardware Transactional Memory.- Vectorized Barrier and Reduction in LLVM OpenMP Runtime.- Tasking Extensions I.- Enhancing OpenMP Tasking Model: Performance and Portability.- OpenMP Taskloop Dependences.- Applications.- Outcomes of OpenMP Hackathon: OpenMP Application Experiences with the Offloading Model (Part I).- Outcomes of OpenMP Hackathon: OpenMP Application Experiences with the Offloading Model (Part II).- An empirical investigation of OpenMP based implementation of Simplex Algorithm.- Task inefficiency patterns for a wave equation solver.- Case Studies.- Comparing OpenMP Implementations With Applications Across A64FX Platforms.- A Case Study of LLVM-Based Analysis for Optimizing SIMD Code Generation.- Heterogenous Computing and Memory.- Experience Report: Writing A Portable GPU Runtime with OpenMP 5.1.- FOTV: A generic device offloading framework for OpenMP.- Beyond Explicit Transfers: Shared and Managed Memory in OpenMP.- Tasking Extensions II.- Communication-Aware Task Scheduling Strategy in Hybrid MPI+OpenMP Applications.- An OpenMP Free Agent threads implementation.
Több
