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Hybrid Fortran: High Productivity GPU Porting Framework Applied to Japanese Weather Prediction Model
Accelerator Programming Using Directives, p.20-41
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Data Pallets: Containerizing Storage For Reproducibility and Traceability
Lecture notes in computer science, 2020, Vol.11887
2020
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Implicit Low-Order Unstructured Finite-Element Multiple Simulation Enhanced by Dense Computation Using OpenACC
Accelerator Programming Using Directives, p.42-59
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MaLTESE: Large-Scale Simulation-Driven Machine Learning for Transient Driving Cycles
High Performance Computing, 2019, Vol.11501, p.186-205
2019
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Resilient Optimistic Termination Detection for the Async-Finish Model
High Performance Computing, 2019, p.291-311
2019
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A Case Study for Performance Portability Using OpenMP 4.5
Accelerator Programming Using Directives, p.75-95
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Comparing the Efficiency of In Situ Visualization Paradigms at Scale
High Performance Computing, 2019, Vol.11501, p.99-117
2019
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Finepoints: Partitioned Multithreaded MPI Communication
High Performance Computing, 2019, Vol.11501, p.330-350
2019
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Porting Adaptive Ensemble Molecular Dynamics Workflows to the Summit Supercomputer
2019
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Evaluation of Asynchronous Offloading Capabilities of Accelerator Programming Models for Multiple Devices
Accelerator Programming Using Directives, p.160-182
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PIConGPU: A Fully Relativistic Particle-in-Cell Code for a GPU Cluster
IEEE transactions on plasma science, 2010-10, Vol.38 (10), p.2831-2839
2010
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Performance Assessment of OpenMP Compilers Targeting NVIDIA V100 GPUs
Accelerator Programming Using Directives, p.25-44
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Highly interactive, steered scientific workflows on HPC systems: optimizing design solutions
2019
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GPUMixer: Performance-Driven Floating-Point Tuning for GPU Scientific Applications
High Performance Computing, p.227-246
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Automatic Testing of OpenACC Applications
Accelerator Programming Using Directives, p.145-159
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Distributed Out-of-Core Approach for In-Situ Volume Rendering of Massive Dataset
High Performance Computing, 34th International Conference, ISC High Performance 2019, p.623-633
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Exploration of Supervised Machine Learning Techniques for Runtime Selection of CPU vs. GPU Execution in Java Programs
Accelerator Programming Using Directives, p.125-144
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An Example of Porting PETSc Applications to Heterogeneous Platforms with OpenACC
Accelerator Programming Using Directives, p.3-19
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Concurrent Parallel Processing on Graphics and Multicore Processors with OpenACC and OpenMP
Accelerator Programming Using Directives, p.103-122
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Mediating data center storage diversity in HPC applications with FAODEL
2019
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Evaluating Performance Portability of OpenMP for SNAP on NVIDIA, Intel, and AMD GPUs Using the Roofline Methodology
Accelerator Programming Using Directives, p.3-24
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OpenMP Code Offloading: Splitting GPU Kernels, Pipelining Communication and Computation, and Selecting Better Grid Geometries
Accelerator Programming Using Directives, p.51-74
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Heterogeneous Programming and Optimization of Gyrokinetic Toroidal Code Using Directives
Accelerator Programming Using Directives, p.3-21
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GPU Acceleration of the FINE/FR CFD Solver in a Heterogeneous Environment with OpenACC Directives
Accelerator Programming Using Directives, p.47-57
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Performance and Portability of a Linear Solver Across Emerging Architectures
Accelerator Programming Using Directives, p.61-79
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