Shared-Memory Parallelism Can Be Simple, Fast, And Scalable Format Broché

Shared-Memory Parallelism Can be Simple, Fast, and Scalable - Shun, Julian

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Présentation Shared - Memory Parallelism Can Be Simple, Fast, And Scalable Format Broché
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Livre Littérature Générale - Shun, Julian - 01/06/2017 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Shun, Julian

Editeur : Acm Books

Langue : Anglais

Parution : 01/06/2017

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 444.0

Expédition : 823

Dimensions : 23.5 x 19.1 x 2.4

ISBN : 1970001887

Résumé :

Introduction
Preliminaries and Notation
Programming Techniques for Deterministic Parallelism
Internally Deterministic Parallelism: Techniques and Algorithms
Deterministic Parallelism in Sequential Iterative Algorithms
A Deterministic Phase-Concurrent Parallel Hash Table
Priority Updates: A Contention-Reducing Primitive for Deterministic Programming
Large-Scale Shared-Memory Graph Analytics
Ligra: A Lightweight Graph Processing Framework for Shared Memory
Ligra : Adding Compression to Ligra
Parallel Graph Algorithms
Linear-Work Parallel Graph Connectivity
Parallel and Cache-Oblivious Triangle Computations
Parallel String Algorithms
Parallel Cartesian Tree and Suffix Tree Construction
Parallel Computation of Longest Common Prefixes
Parallel Lempel-Ziv Factorization
Parallel Wavelet Tree Construction
Conclusion and Future Work
Bibliography

...

Biographie:
Julian Shun obtained his Ph.D. in Computer Science from Carnegie Mellon University, advised by Guy Blelloch. He obtained his undergraduate degree in Computer Science from UC Berkeley. For his Ph.D., Julian developed Ligra, a framework for large-scale graph processing in shared memory, as well as algorithms for graph and text analytics that are efficient both in theory and in practice. He also developed methods for writing deterministic parallel programs and created the Problem Based Benchmark Suite for benchmarking parallel programs. Julian is currently a Miller Research Fellow at UC Berkeley.

Sommaire:
Julian Shun obtained his Ph.D. in Computer Science from Carnegie Mellon University, advised by Guy Blelloch. He obtained his undergraduate degree in Computer Science from UC Berkeley. For his Ph.D., Julian developed Ligra, a framework for large-scale graph processing in shared memory, as well as algorithms for graph and text analytics that are efficient both in theory and in practice. He also developed methods for writing deterministic parallel programs and created the Problem Based Benchmark Suite for benchmarking parallel programs. Julian is currently a Miller Research Fellow at UC Berkeley....

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