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Identifying the Culprits behind Network Congestion
Abhinav Bhatele
, Andrew R. Titus
, Jayaraman J. Thiagarajan
, Nikhil Jain
, Todd Gamblin
, Peer Timo Bremer
,
Martin Schulz
, Laxmikant V. Kale
Lawrence Livermore National Laboratory
MIT Department of Electrical Engineering and Computer Science
University of Illinois at Urbana-Champaign
University of Utah
Publikation
:
Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband
›
Konferenzbeitrag
›
Begutachtung
40
Zitate (Scopus)
Übersicht
Fingerprint
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Identifying the Culprits behind Network Congestion“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
sortieren
Gewicht:
Alphabetisch
Keyphrases
Network Congestion
100%
Execution Time
80%
Parallel Applications
60%
Performance Degradation
20%
Wide Applicability
20%
Regression Analysis
20%
Supervised Learning Algorithms
20%
Node number
20%
Interconnection Networks
20%
Hardware Components
20%
Communications Applications
20%
Communication Data
20%
Configuration Parameters
20%
Interns
20%
Performance Variability
20%
Large-scale Parallel
20%
Boosted Regression Trees
20%
Degradation Performance
20%
Multiple Executions
20%
Extremely Randomized Trees
20%
Best Configuration
20%
Computer Science
Network Congestion
100%
Execution Time
80%
Parallel Application
60%
Supervised Learning
20%
Hardware Component
20%
Configuration Parameter
20%
Regression Tree
20%
Data Execution
20%
Application Execution
20%
Learning Algorithm
20%
Analysis Model
20%
Performance Degradation
20%
Critical Behavior
20%
Interconnection Network
20%