HeAT - A Distributed and GPU-accelerated Tensor Framework for Data Analytics
Götz, Markus; Debus, C.; Coquelin, Daniel
; Krajsek, K.; Comito, C.; Knechtges, P.; Hagemeier, B.; Tarnawa, M.; Hanselmann, Simon; Siggel, M.; Basermann, A.; Streit, Achim
; Krajsek, K.; Comito, C.; Knechtges, P.; Hagemeier, B.; Tarnawa, M.; Hanselmann, Simon; Siggel, M.; Basermann, A.; Streit, Achim
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Scientific Computing Center (SCC) Universität Karlsruhe (TH) – Zentrale Einrichtungen (Zentrale Einrichtungen) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2020 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-1-72816-251-5 KITopen-ID: 1000131830 |
| HGF-Programm | 46.12.02 (POF III, LK 01) Data Activities |
| Erschienen in | 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data): 10-13 December 2020, online |
| Veranstaltung | IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2020), Online, 10.12.2020 – 13.12.2020 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Seiten | 276-287 |
| Nachgewiesen in | Dimensions Scopus |
| Relationen in KITopen |