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

Información del proyecto

ViDaR

Identificador del acuerdo de subvención: 768910

DOI 10.3030/768910

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 3 Noviembre 2017

Fecha de inicio 1 Enero 2018

Fecha de finalización 30 Junio 2019

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coste total € 150 000,00

Aportación de la UE € 150 000,00

Coordinado por

ECOLE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE
Switzerland

Publicaciones

Conference proceedings (4)

Hardware-conscious Query Processing in GPU-accelerated Analytical Engines

Autores: Periklis Chrysogelos, Panagiotis Sioulas, Anastasia Ailamaki
Publicado en: 2019
Editor: 9th Biennial Conference on Innovative Data Systems Research

Hardware-conscious Hash-Joins on GPUs

Autores: Panagiotis Sioulas, Periklis Chrysogelos, Manolis Karpathiotakis, Raja Appuswamy, Anastasia Ailamaki
Publicado en: 2019
Editor: IEEE International Conference on Data Engineering

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

Autores: Periklis Chrysogelos, Manolis Karpathiotakis, Raja Appuswamy, Anastasia Ailamaki
Publicado en: 2019
Editor: 45th International Conference on Very Large Data Bases

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

Autores: Aunn Raza, Periklis Chrysogelos, Panagiotis Sioulas, Vladimir Indjic, Angelos Anadiotis; Anastasia Ailamaki
Publicado en: 2019
Editor: 10th Biennial Conference on Innovative Data Systems Research