JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Listar

    Todo RIUMAComunidades & ColeccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditoresEsta colecciónPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditores

    Mi cuenta

    AccederRegistro

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    DE INTERÉS

    Datos de investigaciónReglamento de ciencia abierta de la UMAPolítica de RIUMAPolitica de datos de investigación en RIUMAOpen Policy Finder (antes Sherpa-Romeo)Dulcinea
    Preguntas frecuentesManual de usoContacto/Sugerencias
    Ver ítem 
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Ponencias, Comunicaciones a congresos y Pósteres
    • Ver ítem
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Ponencias, Comunicaciones a congresos y Pósteres
    • Ver ítem

    Accelerating time series motif discovery in the Intel Xeon Phi KNL processor.

    • Autor
      Fernández-Vega, Iván; Villegas Fernández, Alejandro; Gutiérrez-Carrasco, Eladio DamiánAutoridad Universidad de Málaga; Plata-González, Óscar GuillermoAutoridad Universidad de Málaga
    • Fecha
      2020-02-11
    • Palabras clave
      Informática-Congresos
    • Resumen
      Time series analysis is an important research topic of great interest in many fields. However, the memory-bound nature of the state-of-the-art algorithms limits the execution performance in some processor architectures. We analyze the Matrix Profile algorithm from the performance viewpoint in the context of the Intel Xeon Phi Knights Landing architecture (KNL). The experimental evaluation shows a performance improvement up to 190x with respect to the sequential execution and that the use of the HBM memory improves performance in a factor up to 5x with respect to the DDR4 memory.
    • URI
      https://hdl.handle.net/10630/19259
    • Compartir
      RefworksMendeley
    Mostrar el registro completo del ítem
    Ficheros
    hipeac2020_xeon_phi.pdf (1.732Mb)
    Colecciones
    • Ponencias, Comunicaciones a congresos y Pósteres

    Estadísticas

    Buscar en Dimension
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
     

     

    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA