Computer and Information Sciences, University of Delaware;
Computer and Information Sciences, University of Delaware;
K-means; Divisive hierarchical clustering; CUDA 5.0;
机译:聚类分子动力学轨迹:1.表征不同聚类算法的性能
机译:混合并行度对Strassen和Winograd矩阵乘法算法的并行实现的影响
机译:利用POWER2的功能并行性设计高性能数值算法
机译:PC集群中分子动力学代码的性能表征:魅力是否有任何容易的并行性?
机译:面向计算密集型应用程序的高性能群集计算,算法,实现和性能评估,以促进对湍流的复杂科学研究。
机译:基于GPGPU的增量聚类算法的准确性和并行性
机译:pC集群上分子动力学代码的性能表征 - 在CHaRmm中是否有任何简单的并行性?