Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: https://hdl.handle.net/10923/19542
Registro Completo de Metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSTEIN, CHARLES M.-
dc.contributor.authorROCKENBACH, DINEI A.-
dc.contributor.authorGRIEBLER, DALVAN-
dc.contributor.authorTORQUATI, MASSIMO-
dc.contributor.authorMENCAGLI, GABRIELE-
dc.contributor.authorDANELUTTO, MARCO-
dc.contributor.authorLuiz Gustavo Leão Fernandes-
dc.date.accessioned2021-11-17T19:04:54Z-
dc.date.available2021-11-17T19:04:54Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.issn1532-0626-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10923/19542-
dc.language.isoen-
dc.relation.ispartofCONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE-
dc.rightsopenAccess-
dc.titleLatency-aware adaptive micro-batching techniques for streamed data compression on graphics processing units-
dc.typeArticle-
dc.date.updated2021-11-17T19:04:53Z-
dc.identifier.doiDOI:10.1002/cpe.5786-
dc.jtitleCONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE-
dc.volume40-
dc.spage1-
Aparece nas Coleções:Artigo de Periódico



Todos os itens no Repositório da PUCRS estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, e estão licenciados com uma Licença Creative Commons - Atribuição-NãoComercial 4.0 Internacional. Saiba mais.