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Autor Kotlar, Milos |
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TÃtulo : DataFlow Supercomputing Essentials : Algorithms, Applications and Implementations Tipo de documento: documento electrónico Autores: Milutinovic, Veljko, ; Kotlar, Milos, ; Stojanovic, Marko, ; Dundic, Igor, ; Trifunovic, Nemanja, ; Babovic, Zoran, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XI, 150 p. 52 ilustraciones, 50 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-66125-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas operativos (computadoras) Computadoras digitales electrónicas IngenierÃa Informática Red de computadoras Grandes datos Sistemas operativos Rendimiento y evaluación del sistema IngenierÃa Informática y Redes Clasificación: Resumen: Este texto/referencia esclarecedor revisa los fundamentos de la programación para una informática de flujo de datos eficaz. El paradigma DataFlow permite aumentos considerables en la velocidad y reducciones en el consumo de energÃa para los procesos de supercomputación, pero el modelo de programación requiere un enfoque claramente diferente. Los algoritmos y ejemplos mostrados en este libro ayudarán al lector a desarrollar su comprensión de las ventajas y caracterÃsticas únicas de esta metodologÃa. Este trabajo sirve como tÃtulo complementario de DataFlow Supercomputing Essentials: investigación, desarrollo y educación, que analiza las últimas investigaciones en esta área y los recursos de capacitación disponibles. Temas y caracterÃsticas: Presenta una implementación de Redes Neuronales usando el paradigma DataFlow, como una alternativa al enfoque tradicional ControlFlow. Analiza una solución a la ecuación tridimensional de Poisson, usando el método de Fourier y la tecnologÃa DataFlow. Examina cómo funciona el algoritmo de Búsqueda Binaria. se puede mejorar mediante la implementación en una arquitectura DataFlow Revisa las diferentes formas de pensar necesarias para configurar mejor los motores DataFlow para el procesamiento de datos en el espacio que fluyen a través de los dispositivos Destaca cómo el enfoque DataFlow puede respaldar eficientemente aplicaciones en análisis de big data, aprendizaje profundo, e Internet de las cosas Este volumen indispensable beneficiará a todos los investigadores interesados ​​en la supercomputación en general y en la computación DataFlow en particular. Los estudiantes avanzados de pregrado y posgrado que participan en cursos sobre minerÃa de datos, sistemas de microprocesadores y sistemas VLSI también encontrarán que el libro es un recurso invaluable. Nota de contenido: Part I: Algorithms -- Implementing Neural Networks by Using the DataFlow Paradigm -- Part II: Applications -- Solving the Poisson Equation by Using Dataflow Technology -- Binary Search in the DataFlow Paradigm -- Part III: Implementations -- Introductory Overview on Implementation Tools -- DataFlow Systems: From Their Origins to Future Applications in Data Analytics, Deep Learning, and the Internet of Things. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] DataFlow Supercomputing Essentials : Algorithms, Applications and Implementations [documento electrónico] / Milutinovic, Veljko, ; Kotlar, Milos, ; Stojanovic, Marko, ; Dundic, Igor, ; Trifunovic, Nemanja, ; Babovic, Zoran, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XI, 150 p. 52 ilustraciones, 50 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-66125-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Sistemas operativos (computadoras) Computadoras digitales electrónicas IngenierÃa Informática Red de computadoras Grandes datos Sistemas operativos Rendimiento y evaluación del sistema IngenierÃa Informática y Redes Clasificación: Resumen: Este texto/referencia esclarecedor revisa los fundamentos de la programación para una informática de flujo de datos eficaz. El paradigma DataFlow permite aumentos considerables en la velocidad y reducciones en el consumo de energÃa para los procesos de supercomputación, pero el modelo de programación requiere un enfoque claramente diferente. Los algoritmos y ejemplos mostrados en este libro ayudarán al lector a desarrollar su comprensión de las ventajas y caracterÃsticas únicas de esta metodologÃa. Este trabajo sirve como tÃtulo complementario de DataFlow Supercomputing Essentials: investigación, desarrollo y educación, que analiza las últimas investigaciones en esta área y los recursos de capacitación disponibles. Temas y caracterÃsticas: Presenta una implementación de Redes Neuronales usando el paradigma DataFlow, como una alternativa al enfoque tradicional ControlFlow. Analiza una solución a la ecuación tridimensional de Poisson, usando el método de Fourier y la tecnologÃa DataFlow. Examina cómo funciona el algoritmo de Búsqueda Binaria. se puede mejorar mediante la implementación en una arquitectura DataFlow Revisa las diferentes formas de pensar necesarias para configurar mejor los motores DataFlow para el procesamiento de datos en el espacio que fluyen a través de los dispositivos Destaca cómo el enfoque DataFlow puede respaldar eficientemente aplicaciones en análisis de big data, aprendizaje profundo, e Internet de las cosas Este volumen indispensable beneficiará a todos los investigadores interesados ​​en la supercomputación en general y en la computación DataFlow en particular. Los estudiantes avanzados de pregrado y posgrado que participan en cursos sobre minerÃa de datos, sistemas de microprocesadores y sistemas VLSI también encontrarán que el libro es un recurso invaluable. Nota de contenido: Part I: Algorithms -- Implementing Neural Networks by Using the DataFlow Paradigm -- Part II: Applications -- Solving the Poisson Equation by Using Dataflow Technology -- Binary Search in the DataFlow Paradigm -- Part III: Implementations -- Introductory Overview on Implementation Tools -- DataFlow Systems: From Their Origins to Future Applications in Data Analytics, Deep Learning, and the Internet of Things. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Exploring the DataFlow Supercomputing Paradigm : Example Algorithms for Selected Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Milutinovic, Veljko, ; Kotlar, Milos, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: X, 315 p. 212 ilustraciones, 101 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-13803-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Red de computadoras Telecomunicación Grandes datos Ciencias de la Computación Equipos de entrada y salida de computadora Redes de comunicación informática IngenierÃa en Comunicaciones Redes TeorÃa de la Computación Entrada/Salida y Comunicaciones de Datos Clasificación: 004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) Resumen: Este útil texto/referencia describe la implementación de una variada selección de algoritmos en el paradigma DataFlow, destacando el interesante potencial de la computación DataFlow para aplicaciones en áreas como la comprensión de imágenes, la biomedicina, la simulación fÃsica y los negocios. El mapeo de algoritmos adicionales en la arquitectura DataFlow también se trata en los siguientes tÃtulos de Springer del mismo equipo: DataFlow Supercomputing Essentials: Research, Development and Education, DataFlow Supercomputing Essentials: Algoritmos, aplicaciones e implementaciones y Guide to DataFlow Supercomputing. Temas y caracterÃsticas: Presenta un método novedoso de partición de gráficos para gráficos grandes que implica la construcción de un gráfico esqueleto. Describe un entorno de desarrollo integrado basado en web y compatible con la nube que puede desarrollar y ejecutar programas sin hardware DataFlow propiedad del usuario. Muestra un nuevo enfoque para cálculo de los extremos de funciones en una dimensión, mediante la implementación del algoritmo de búsqueda de la Sección Ãurea Revisa algoritmos para una arquitectura DataFlow que utiliza matrices y vectores como estructura de datos subyacente Presenta un algoritmo para el diseño de código esférico, basado en el método de fuerza de repulsión variable Analiza el implementación de una aplicación de reconocimiento facial, utilizando el paradigma DataFlow. Propone un método para la segmentación de imágenes de mamografÃas basada en regiones de interés en computadoras DataFlow reconfigurables de alto rendimiento. Examina una amplia gama de aplicaciones DataFlow en simulaciones fÃsicas e investiga una implementación DataFlow de un Algoritmo de minerÃa de Bitcoin Este volumen único resultará una referencia valiosa para investigadores y programadores de computación DataFlow y supercomputación en general. Los estudiantes de posgrado y de pregrado avanzado también encontrarán que el libro sirve como un texto complementario ideal para cursos sobre minerÃa de datos, sistemas de microprocesadores y sistemas VLSI. Nota de contenido: Part I: Theoretical Issues -- A Method for Big-Graph Partitioning Using a Skeleton Graph -- On Cloud-Supported Web-Based Integrated Development Environments for Programming DataFlow Architectures -- Part II: Applications in Mathematics -- Minimization and Maximization of Functions: Golden Section Search in One Dimension -- Matrix-Based Algorithms for DataFlow Computer Architecture: An Overview and Comparison -- Application of Maxeler DataFlow Supercomputing to Spherical Code Design -- Part III: Applications in Image Understanding, Biomedicine, Physics Simulation, and Business -- Face Recognition Using Maxeler DataFlow -- Biomedical Image Processing Using Maxeler DataFlow Engines -- An Overview of Selected DataFlow Applications in Physics Simulations -- Bitcoin Mining Using Maxeler DataFlow Computers. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Exploring the DataFlow Supercomputing Paradigm : Example Algorithms for Selected Applications [documento electrónico] / Milutinovic, Veljko, ; Kotlar, Milos, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - X, 315 p. 212 ilustraciones, 101 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-13803-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Red de computadoras Telecomunicación Grandes datos Ciencias de la Computación Equipos de entrada y salida de computadora Redes de comunicación informática IngenierÃa en Comunicaciones Redes TeorÃa de la Computación Entrada/Salida y Comunicaciones de Datos Clasificación: 004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) Resumen: Este útil texto/referencia describe la implementación de una variada selección de algoritmos en el paradigma DataFlow, destacando el interesante potencial de la computación DataFlow para aplicaciones en áreas como la comprensión de imágenes, la biomedicina, la simulación fÃsica y los negocios. El mapeo de algoritmos adicionales en la arquitectura DataFlow también se trata en los siguientes tÃtulos de Springer del mismo equipo: DataFlow Supercomputing Essentials: Research, Development and Education, DataFlow Supercomputing Essentials: Algoritmos, aplicaciones e implementaciones y Guide to DataFlow Supercomputing. Temas y caracterÃsticas: Presenta un método novedoso de partición de gráficos para gráficos grandes que implica la construcción de un gráfico esqueleto. Describe un entorno de desarrollo integrado basado en web y compatible con la nube que puede desarrollar y ejecutar programas sin hardware DataFlow propiedad del usuario. Muestra un nuevo enfoque para cálculo de los extremos de funciones en una dimensión, mediante la implementación del algoritmo de búsqueda de la Sección Ãurea Revisa algoritmos para una arquitectura DataFlow que utiliza matrices y vectores como estructura de datos subyacente Presenta un algoritmo para el diseño de código esférico, basado en el método de fuerza de repulsión variable Analiza el implementación de una aplicación de reconocimiento facial, utilizando el paradigma DataFlow. Propone un método para la segmentación de imágenes de mamografÃas basada en regiones de interés en computadoras DataFlow reconfigurables de alto rendimiento. Examina una amplia gama de aplicaciones DataFlow en simulaciones fÃsicas e investiga una implementación DataFlow de un Algoritmo de minerÃa de Bitcoin Este volumen único resultará una referencia valiosa para investigadores y programadores de computación DataFlow y supercomputación en general. Los estudiantes de posgrado y de pregrado avanzado también encontrarán que el libro sirve como un texto complementario ideal para cursos sobre minerÃa de datos, sistemas de microprocesadores y sistemas VLSI. Nota de contenido: Part I: Theoretical Issues -- A Method for Big-Graph Partitioning Using a Skeleton Graph -- On Cloud-Supported Web-Based Integrated Development Environments for Programming DataFlow Architectures -- Part II: Applications in Mathematics -- Minimization and Maximization of Functions: Golden Section Search in One Dimension -- Matrix-Based Algorithms for DataFlow Computer Architecture: An Overview and Comparison -- Application of Maxeler DataFlow Supercomputing to Spherical Code Design -- Part III: Applications in Image Understanding, Biomedicine, Physics Simulation, and Business -- Face Recognition Using Maxeler DataFlow -- Biomedical Image Processing Using Maxeler DataFlow Engines -- An Overview of Selected DataFlow Applications in Physics Simulations -- Bitcoin Mining Using Maxeler DataFlow Computers. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
