DataFlow Supercomputing Essentials / Milutinovic, Veljko  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Sistemas operativos (computadoras)  Computadoras digitales electrónicas  Ingeniería Informática  Red de computadoras  Grandes datos  Sistemas operativos  Rendimiento y evaluación del sistema  Ingeniería Informática y Redes Clasificación: 005.43 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 energía 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 características únicas de esta metodología. Este trabajo sirve como título 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 características: 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 tecnología 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 minería 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This illuminating text/reference reviews the fundamentals of programming for effective DataFlow computing. The DataFlow paradigm enables considerable increases in speed and reductions in power consumption for supercomputing processes, yet the programming model requires a distinctly different approach. The algorithms and examples showcased in this book will help the reader to develop their understanding of the advantages and unique features of this methodology. This work serves as a companion title to DataFlow Supercomputing Essentials: Research, Development and Education, which analyzes the latest research in this area, and the training resources available. Topics and features: Presents an implementation of Neural Networks using the DataFlow paradigm, as an alternative to the traditional ControlFlow approach Discusses a solution to the three-dimensional Poisson equation, using the Fourier method and DataFlow technology Examines how the performance of the Binary Search algorithm can be improved through implementation on a DataFlow architecture Reviews the different way of thinking required to best configure the DataFlow engines for the processing of data in space flowing through the devices Highlights how the DataFlow approach can efficiently support applications in big data analytics, deep learning, and the Internet of Things This indispensable volume will benefit all researchers interested in supercomputing in general, and DataFlow computing in particular. Advanced undergraduate and graduate students involved in courses on Data Mining, Microprocessor Systems, and VLSI Systems, will also find the book to be an invaluable resource. 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Sistemas operativos (computadoras)  Computadoras digitales electrónicas  Ingeniería Informática  Red de computadoras  Grandes datos  Sistemas operativos  Rendimiento y evaluación del sistema  Ingeniería Informática y Redes Clasificación: 005.43 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 energía 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 características únicas de esta metodología. Este trabajo sirve como título 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 características: 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 tecnología 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 minería 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This illuminating text/reference reviews the fundamentals of programming for effective DataFlow computing. The DataFlow paradigm enables considerable increases in speed and reductions in power consumption for supercomputing processes, yet the programming model requires a distinctly different approach. The algorithms and examples showcased in this book will help the reader to develop their understanding of the advantages and unique features of this methodology. This work serves as a companion title to DataFlow Supercomputing Essentials: Research, Development and Education, which analyzes the latest research in this area, and the training resources available. Topics and features: Presents an implementation of Neural Networks using the DataFlow paradigm, as an alternative to the traditional ControlFlow approach Discusses a solution to the three-dimensional Poisson equation, using the Fourier method and DataFlow technology Examines how the performance of the Binary Search algorithm can be improved through implementation on a DataFlow architecture Reviews the different way of thinking required to best configure the DataFlow engines for the processing of data in space flowing through the devices Highlights how the DataFlow approach can efficiently support applications in big data analytics, deep learning, and the Internet of Things This indispensable volume will benefit all researchers interested in supercomputing in general, and DataFlow computing in particular. Advanced undergraduate and graduate students involved in courses on Data Mining, Microprocessor Systems, and VLSI Systems, will also find the book to be an invaluable resource. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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