A comparison of GPU execution time prediction using machine learning and analytical modeling M Amarís, RY de Camargo, M Dyab, A Goldman, D Trystram 2016 IEEE 15th International Symposium on Network Computing and Applications …, 2016 | 62 | 2016 |
A Simple BSP-based Model to Predict Execution Time in GPU Applications M Amarís, D Cordeiro, A Goldman, RY de Camargo 22nd International Conference on High Performance Computing (HiPC), 285-294, 2015 | 41 | 2015 |
Generic algorithms for scheduling applications on hybrid multi-core machines M Amaris, G Lucarelli, C Mommessin, D Trystram Euro-Par 2017: Parallel Processing: 23rd International Conference on …, 2017 | 28 | 2017 |
Autotuning cuda compiler parameters for heterogeneous applications using the opentuner framework P Bruel, M Amarís, A Goldman Concurrency and Computation: Practice and Experience 29 (22), e3973, 2017 | 21 | 2017 |
OpenMP is Not as Easy as It Appears R Gonçalves, M Amarís, T Okada, P Bruel, A Goldman 49th Hawaii International Conference on System Sciences, 5742-5751, 2016 | 20 | 2016 |
A profile-based AI-assisted dynamic scheduling approach for heterogeneous architectures T Geng, M Amaris, S Zuckerman, A Goldman, GR Gao, JL Gaudiot International Journal of Parallel Programming 50 (1), 115-151, 2022 | 10 | 2022 |
Autotuning GPU Compiler Parameters Using OpenTuner P Bruel, M Amarís, A Goldman WSCAD'15 - XVI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 13-23, 2015 | 9 | 2015 |
Generic algorithms for scheduling applications on heterogeneous platforms M Amaris, G Lucarelli, C Mommessin, D Trystram Concurrency and Computation: Practice and Experience 31 (15), e4647, 2019 | 6 | 2019 |
PDAWL: profile-based iterative dynamic adaptive workload balance on heterogeneous architectures T Geng, M Amaris, S Zuckerman, A Goldman, GR Gao, JL Gaudiot Job Scheduling Strategies for Parallel Processing: 23rd International …, 2020 | 5 | 2020 |
Evaluating execution time predictions on gpu kernels using an analytical model and machine learning techniques M Amaris, R Camargo, D Cordeiro, A Goldman, D Trystram Journal of Parallel and Distributed Computing 171, 66-78, 2023 | 4 | 2023 |
Modelagem e Predição temporal de Parâmetros de Qualidade de Água usando Redes Neurais Profundas AV Anderson Almeida, Marcos Amaris, Bruno Merlin XI Workshop de Computação Aplicada à Gestão de do Meio Ambiente e Recursos …, 2020 | 3* | 2020 |
Green cloud computing: Challenges and opportunities D Cordeiro, E Francesquini, M Amarís, M Castro, A Baldassin, JVF Lima Anais Estendidos do XIX Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 129-131, 2023 | 2 | 2023 |
Medidas de similaridad de información basadas en compresión de datos M Amarís, V Martinez, P Guillén Comunicaciones en Estadística 5 (2), 169-186, 2013 | 2* | 2013 |
Scheduling Moldable BSP Tasks on Clouds TK Okada, M Amarís, AG vel Lejbman Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2015 | 1 | 2015 |
Predição de Consumo de Energia de Aplicações OpenMP Multithreads F Queiroz, E Damasceno, M Amaris Anais da III Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 e III Escola …, 2023 | | 2023 |
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Prediçao temporal e espaço-temporal dos parâmetros da qualidade da água A Almeida, M Amaris, B Merlin Anais da I Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 e I Escola Regional de …, 2021 | | 2021 |
Tolerância a falhas em multi-controladores SDN: eficiência de controladores RYU usando Mininet E Gurjao, K Dias, M Amaris Anais da I Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 e I Escola Regional de …, 2021 | | 2021 |