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  Computing the sparse matrix vector product using block-based kernels without zero padding on processors with AVX-512 instructions

Bramas, B., & Kus, P. (2018). Computing the sparse matrix vector product using block-based kernels without zero padding on processors with AVX-512 instructions. PeerJ Computer Science, 4: e151. doi:10.7717/peerj-cs.151.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-6426-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-6427-3
Genre: Zeitschriftenartikel

Dateien

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:
peerj-cs-151.pdf (beliebiger Volltext), 627KB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
peerj-cs-151.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Bramas, Bérenger1, Autor           
Kus, Pavel1, Autor           
Affiliations:
1Max Planck Computing and Data Facility, Max Planck Society, ou_2364734              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2018-04-30
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.7717/peerj-cs.151
Anderer: LOCALID: RZG2595949
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: PeerJ Computer Science
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: London : PeerJ
Seiten: 23 Band / Heft: 4 Artikelnummer: e151 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 2376-5992