ViDaR: R-enabled large-scale data analytics in ViDa

Projektinformationen

ViDaR

ID Finanzhilfevereinbarung: 768910

DOI 10.3030/768910

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 3 November 2017

Startdatum 1 Januar 2018

Enddatum 30 Juni 2019

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Gesamtkosten € 150 000,00

EU-Beitrag € 150 000,00

Koordiniert durch

ECOLE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE
Switzerland

Veröffentlichungen

Conference proceedings (4)

Hardware-conscious Query Processing in GPU-accelerated Analytical Engines

Autoren: Periklis Chrysogelos, Panagiotis Sioulas, Anastasia Ailamaki
Veröffentlicht in: 2019
Herausgeber: 9th Biennial Conference on Innovative Data Systems Research

Hardware-conscious Hash-Joins on GPUs

Autoren: Panagiotis Sioulas, Periklis Chrysogelos, Manolis Karpathiotakis, Raja Appuswamy, Anastasia Ailamaki
Veröffentlicht in: 2019
Herausgeber: IEEE International Conference on Data Engineering

HetExchange: Encapsulating heterogeneous CPU-GPU parallelism in JIT compiled engines.

Autoren: Periklis Chrysogelos, Manolis Karpathiotakis, Raja Appuswamy, Anastasia Ailamaki
Veröffentlicht in: 2019
Herausgeber: 45th International Conference on Very Large Data Bases

(under submission) GPU-accelerated data management under the test of time

Autoren: Aunn Raza, Periklis Chrysogelos, Panagiotis Sioulas, Vladimir Indjic, Angelos Anadiotis; Anastasia Ailamaki
Veröffentlicht in: 2019
Herausgeber: 10th Biennial Conference on Innovative Data Systems Research