GPGPU (Ukrainian Wikipedia)

Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "GPGPU" in Ukrainian language version.

refsWebsite

Global rank Ukrainian rank

29web.archive.org

1^st place

6doi.org

2^nd place

4^th place

3eyetap.org

low place

3academia.edu

121^st place

152^nd place

3forth.gr

low place

3nvidia.com

2,503^rd place

4,314^th place

2biomedcentral.com

2,747^th place

1,160^th place

2springerlink.com

2,569^th place

959^th place

2lu.se

4,012^th place

9,403^rd place

1york.ac.uk

7,670^th place

low place

1wikipedia.org

low place

1khronos.org

9,657^th place

low place

1hpcwire.com

low place

1android.com

3,145^th place

1,927^th place

1d-nb.info

511^th place

low place

1ucdavis.edu

1,873^rd place

4,111^th place

1berkeley.edu

580^th place

602^nd place

1sites.google.com

626^th place

229^th place

1nvlabs.github.io

low place

1archive.today

14^th place

18^th place

1edn.com

low place

5,813^th place

1ieee.org

652^nd place

774^th place

1cmu.edu

1,564^th place

2,119^th place

1webcitation.org

24^th place

3^rd place

1usenix.org

5,990^th place

low place

1gatech.edu

4,448^th place

3,960^th place

1msn.com

117^th place

292^nd place

1eetimes.com

3,722^nd place

6,321^st place

1agilent.com

low place

1kaspersky.com

low place

1openhmpp.org

low place

academia.edu

«A Survey of Techniques for Managing and Leveraging Caches in GPUs [Архівовано 16 лютого 2015 у Wayback Machine.]», S. Mittal, JCSC, 23(8), 2014.
«A Survey of Techniques for Architecting and Managing GPU Register File [Архівовано 26 березня 2016 у Wayback Machine.]», IEEE TPDS, 2016
«A Survey of Methods for Analyzing and Improving GPU Energy Efficiency [Архівовано 10 січня 2018 у Wayback Machine.]», Mittal et al., ACM Computing Surveys, 2014.

agilent.com

home.agilent.com

W2500 ADS Transient Convolution GT. accelerates signal integrity simulations on workstations that have NVIDIA Compute Unified Device Architecture (CUDA)-based Graphics Processing Units (GPU)

android.com

developer.android.com

Архівована копія. Архів оригіналу за 26 серпня 2013. Процитовано 28 травня 2015.{{cite web}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title (посилання)

archive.today

Wilson, Ron (3 вересня 2009). DSP brings you a high-definition moon walk. EDN. Архів оригіналу за 22 січня 2013. Процитовано 3 вересня 2009. Lowry is reportedly using Nvidia Tesla GPUs (graphics-processing units) programmed in the company's CUDA (Compute Unified Device Architecture) to implement the algorithms. Nvidia claims that the GPUs are approximately two orders of magnitude faster than CPU computations, reducing the processing time to less than one minute per frame.

berkeley.edu

cs.berkeley.edu

G. E. Blelloch, 1989. Scans as primitive parallel operations. IEEE Transactions on Computers, 38(11), pp. 1526—1538 (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 23 вересня 2015. Процитовано 28 травня 2015.

biomedcentral.com

Schatz, M.C., Trapnell, C., Delcher, A.L., Varshney, A. (2007) High-throughput sequence alignment using Graphics Processing Units. [Архівовано 21 травня 2015 у Wayback Machine.] BMC Bioinformatics 8:474.
Svetlin A. Manavski; Giorgio Valle (2008). CUDA compatible GPU cards as efficient hardware accelerators for Smith-Waterman sequence alignment url=http://www.biomedcentral.com/1471-2105/9/S2/S10. BMC Bioinformatics. 9 (Suppl. 2): S10. doi:10.1186/1471-2105-9-s2-s10.{{cite journal}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)

cmu.edu

cs.cmu.edu

GPU-based Sorting in PostgreSQL [Архівовано 2 серпня 2011 у WebCite] Naju Mancheril, School of Computer Science — Carnegie Mellon University

d-nb.info

D. Göddeke, 2010. Fast and Accurate Finite-Element Multigrid Solvers for PDE Simulations on GPU Clusters. Ph.D. dissertation, Technischen Universität Dortmund. Архів оригіналу за 16 грудня 2014. Процитовано 8 листопада 2015.

doi.org

Mittal, S.; Vetter, J. (2015). A Survey of CPU-GPU Heterogeneous Computing Techniques. ACM Computing Surveys. 47 (4): 1—35. doi:10.1145/2788396.
Che, Shuai; Boyer, Michael; Meng, Jiayuan; Tarjan, D.; Sheaffer, Jeremy W.; Skadron, Kevin (2008). A performance study of general-purpose applications on graphics processors using CUDA. J. Parallel and Distributed Computing. 68 (10): 1370—1380. doi:10.1016/j.jpdc.2008.05.014.
Alerstam, E.; Svensson, T.; Andersson-Engels, S. (2008). Parallel computing with graphics processing units for high speed Monte Carlo simulation of photon migration (PDF). J. Biomedical Optics. 13: 060504. doi:10.1117/1.3041496. Архів оригіналу (PDF) за 9 серпня 2011. Процитовано 28 травня 2015.
Svetlin A. Manavski; Giorgio Valle (2008). CUDA compatible GPU cards as efficient hardware accelerators for Smith-Waterman sequence alignment url=http://www.biomedcentral.com/1471-2105/9/S2/S10. BMC Bioinformatics. 9 (Suppl. 2): S10. doi:10.1186/1471-2105-9-s2-s10.{{cite journal}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)

dx.doi.org

DOI:10.1016/j.parco.2011.10.002
Нема шаблону {{Cite doi/10.1016/j.parco.2011.10.002}}.заповнити вручну
RCPSP on GPU Libor Bukata, Premysl Sucha, Zdenek Hanzalek. «Solving the Resource Constrained Project Scheduling Problem using the parallel Tabu Search designed for the CUDA platform». Journal of Parallel and Distributed Computing (2014).

edn.com

Wilson, Ron (3 вересня 2009). DSP brings you a high-definition moon walk. EDN. Архів оригіналу за 22 січня 2013. Процитовано 3 вересня 2009. Lowry is reportedly using Nvidia Tesla GPUs (graphics-processing units) programmed in the company's CUDA (Compute Unified Device Architecture) to implement the algorithms. Nvidia claims that the GPUs are approximately two orders of magnitude faster than CPU computations, reducing the processing time to less than one minute per frame.

eetimes.com

Lerner, Larry (9 квітня 2009). Viewpoint: Mass GPUs, not CPUs for EDA simulations. EE Times. Процитовано 3 травня 2009.

eyetap.org

Fung, et al., "Mediated Reality Using Computer Graphics Hardware for Computer Vision" [Архівовано 2 квітня 2012 у Wayback Machine.], Proceedings of the International Symposium on Wearable Computing 2002 (ISWC2002), Seattle, Washington, USA, 7–10 October 2002, pp. 83–89.
"Computer Vision Signal Processing on Graphics Processing Units", Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2004) [Архівовано 19 серпня 2011 у Wayback Machine.]: Montreal, Quebec, Canada, 17–21 May 2004, pp. V-93 – V-96
«Using Multiple Graphics Cards as a General Purpose Parallel Computer: Applications to Computer Vision», Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2004) [Архівовано 18 липня 2011 у Wayback Machine.], Cambridge, United Kingdom, 23-26 August 2004, volume 1, pages 805–808.

forth.gr

ics.forth.gr

GrAVity: A Massively Parallel Antivirus Engine [Архівовано 27 липня 2010 у Wayback Machine.]. Giorgos Vasiliadis and Sotiris Ioannidis, GrAVity: A Massively Parallel Antivirus Engine. In proceedings of RAID 2010.
Gnort: High Performance Network Intrusion Detection Using Graphics Processors [Архівовано 28 грудня 2018 у Wayback Machine.]. Giorgos Vasiliadis et al., Gnort: High Performance Network Intrusion Detection Using Graphics Processors. In proceedings of RAID 2008.
Regular Expression Matching on Graphics Hardware for Intrusion Detection [Архівовано 27 липня 2010 у Wayback Machine.]. Giorgos Vasiliadis et al., Regular Expression Matching on Graphics Hardware for Intrusion Detection. In proceedings of RAID 2009.

gatech.edu

gtri.gatech.edu

Teraflop Troubles: The Power of Graphics Processing Units May Threaten the World's Password Security System. Georgia Tech Research Institute. Архів оригіналу за 30 грудня 2010. Процитовано 7 листопада 2010.

hpcwire.com

http://www.hpcwire.com/hpcwire/2012-02-28/opencl_gains_ground_on_cuda.html [Архівовано 23 квітня 2012 у Wayback Machine.] «As the two major programming frameworks for GPU computing, OpenCL and CUDA have been competing for mindshare in the developer community for the past few years.»

ieee.org

ieeexplore.ieee.org

GPU computing in OR [Архівовано 13 січня 2015 у Wayback Machine.] Vincent Boyer, Didier El Baz. «Recent Advances on GPU Computing in Operations Research». Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops & PhD Forum (IPDPSW), 2013 IEEE 27th International, On page(s): 1778–1787

kaspersky.com

Kaspersky Lab utilizes NVIDIA technologies to enhance protection. Kaspersky Lab. 14 грудня 2009. Архів оригіналу за 19 червня 2010. Процитовано 28 травня 2015. During internal testing, the Tesla S1070 demonstrated a 360-fold increase in the speed of the similarity-defining algorithm when compared to the popular Intel Core 2 Duo central processor running at a clock speed of 2.6 GHz.

khronos.org

[1] [Архівовано 9 серпня 2011 у Wayback Machine.]: OpenCL at the Khronos Group

lu.se

atomic.physics.lu.se

Alerstam, E.; Svensson, T.; Andersson-Engels, S. (2008). Parallel computing with graphics processing units for high speed Monte Carlo simulation of photon migration (PDF). J. Biomedical Optics. 13: 060504. doi:10.1117/1.3041496. Архів оригіналу (PDF) за 9 серпня 2011. Процитовано 28 травня 2015.

astro.lu.se

Архівована копія. Архів оригіналу за 12 липня 2010. Процитовано 28 травня 2015.{{cite web}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title (посилання)

msn.com

msnbc.msn.com

Want to deter hackers? Make your password longer. MSNBC. 19 серпня 2010. Архів оригіналу за 29 жовтня 2010. Процитовано 7 листопада 2010.

nvidia.com

http.developer.nvidia.com

GPU Gems — Chapter 34, GPU Flow-Control Idioms. Архів оригіналу за 26 квітня 2009. Процитовано 28 травня 2015.
M. Harris, S. Sengupta, J. D. Owens. Parallel Prefix Sum (Scan) with CUDA. In NVIDIA: GPU Gems 3, Chapter 39. Архів оригіналу за 16 березня 2015. Процитовано 28 травня 2015.

devblogs.nvidia.com

«Inside Pascal: Nvidia's Newest Computing Platform [Архівовано 7 травня 2017 у Wayback Machine.]»

nvlabs.github.io

[3] [Архівовано 22 травня 2015 у Wayback Machine.]: Sean Baxter. Modern gpu. http://nvlabs.github.io/moderngpu/ [Архівовано 25 травня 2015 у Wayback Machine.], 2013.

openhmpp.org

Open HMPP. Архів оригіналу за 16 червня 2013. Процитовано 28 травня 2015.

sites.google.com

[2]: Merrill, Duane. Allocation-oriented Algorithm Design with Application to GPU Computing. Ph.D. dissertation, Department of Computer Science, University of Virginia. Dec. 2011.

springerlink.com

AES on SM3.0 compliant GPUs.^{[недоступне посилання]} Owen Harrison, John Waldron, AES Encryption Implementation and Analysis on Commodity Graphics Processing Units. In proceedings of CHES 2007.
RSA on SM4.0 compliant GPUs.^{[недоступне посилання]} Owen Harrison, John Waldron, Efficient Acceleration of Asymmetric Cryptography on Graphics Hardware. In proceedings of AfricaCrypt 2009.

ucdavis.edu

idav.ucdavis.edu

S. Sengupta, M. Harris, Y. Zhang, J. D. Owens, 2007. Scan primitives for GPU computing. In T. Aila and M. Segal (eds.): Graphics Hardware (2007). Архів оригіналу за 5 червня 2015. Процитовано 28 травня 2015.

usenix.org

AES and modes of operations on SM4.0 compliant GPUs. [Архівовано 21 серпня 2010 у Wayback Machine.] Owen Harrison, John Waldron, Practical Symmetric Key Cryptography on Modern Graphics Hardware. In proceedings of USENIX Security 2008.

web.archive.org

Fung, et al., "Mediated Reality Using Computer Graphics Hardware for Computer Vision" [Архівовано 2 квітня 2012 у Wayback Machine.], Proceedings of the International Symposium on Wearable Computing 2002 (ISWC2002), Seattle, Washington, USA, 7–10 October 2002, pp. 83–89.
"Computer Vision Signal Processing on Graphics Processing Units", Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2004) [Архівовано 19 серпня 2011 у Wayback Machine.]: Montreal, Quebec, Canada, 17–21 May 2004, pp. V-93 – V-96
Chitty, D. M. (2007, July). A data parallel approach to genetic programming using programmable graphics hardware [Архівовано 8 серпня 2017 у Wayback Machine.]. In Proceedings of the 9th annual conference on Genetic and evolutionary computation (pp. 1566-1573). ACM.
«Using Multiple Graphics Cards as a General Purpose Parallel Computer: Applications to Computer Vision», Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2004) [Архівовано 18 липня 2011 у Wayback Machine.], Cambridge, United Kingdom, 23-26 August 2004, volume 1, pages 805–808.
[1] [Архівовано 9 серпня 2011 у Wayback Machine.]: OpenCL at the Khronos Group
http://www.hpcwire.com/hpcwire/2012-02-28/opencl_gains_ground_on_cuda.html [Архівовано 23 квітня 2012 у Wayback Machine.] «As the two major programming frameworks for GPU computing, OpenCL and CUDA have been competing for mindshare in the developer community for the past few years.»
Архівована копія. Архів оригіналу за 26 серпня 2013. Процитовано 28 травня 2015.{{cite web}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title (посилання)
«A Survey of Techniques for Managing and Leveraging Caches in GPUs [Архівовано 16 лютого 2015 у Wayback Machine.]», S. Mittal, JCSC, 23(8), 2014.
«A Survey of Techniques for Architecting and Managing GPU Register File [Архівовано 26 березня 2016 у Wayback Machine.]», IEEE TPDS, 2016
«Inside Pascal: Nvidia's Newest Computing Platform [Архівовано 7 травня 2017 у Wayback Machine.]»
«A Survey of Methods for Analyzing and Improving GPU Energy Efficiency [Архівовано 10 січня 2018 у Wayback Machine.]», Mittal et al., ACM Computing Surveys, 2014.
GPU Gems — Chapter 34, GPU Flow-Control Idioms. Архів оригіналу за 26 квітня 2009. Процитовано 28 травня 2015.
D. Göddeke, 2010. Fast and Accurate Finite-Element Multigrid Solvers for PDE Simulations on GPU Clusters. Ph.D. dissertation, Technischen Universität Dortmund. Архів оригіналу за 16 грудня 2014. Процитовано 8 листопада 2015.
S. Sengupta, M. Harris, Y. Zhang, J. D. Owens, 2007. Scan primitives for GPU computing. In T. Aila and M. Segal (eds.): Graphics Hardware (2007). Архів оригіналу за 5 червня 2015. Процитовано 28 травня 2015.
G. E. Blelloch, 1989. Scans as primitive parallel operations. IEEE Transactions on Computers, 38(11), pp. 1526—1538 (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 23 вересня 2015. Процитовано 28 травня 2015.
M. Harris, S. Sengupta, J. D. Owens. Parallel Prefix Sum (Scan) with CUDA. In NVIDIA: GPU Gems 3, Chapter 39. Архів оригіналу за 16 березня 2015. Процитовано 28 травня 2015.
[3] [Архівовано 22 травня 2015 у Wayback Machine.]: Sean Baxter. Modern gpu. http://nvlabs.github.io/moderngpu/ [Архівовано 25 травня 2015 у Wayback Machine.], 2013.
Alerstam, E.; Svensson, T.; Andersson-Engels, S. (2008). Parallel computing with graphics processing units for high speed Monte Carlo simulation of photon migration (PDF). J. Biomedical Optics. 13: 060504. doi:10.1117/1.3041496. Архів оригіналу (PDF) за 9 серпня 2011. Процитовано 28 травня 2015.
Архівована копія. Архів оригіналу за 12 липня 2010. Процитовано 28 травня 2015.{{cite web}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title (посилання)
Schatz, M.C., Trapnell, C., Delcher, A.L., Varshney, A. (2007) High-throughput sequence alignment using Graphics Processing Units. [Архівовано 21 травня 2015 у Wayback Machine.] BMC Bioinformatics 8:474.
GPU computing in OR [Архівовано 13 січня 2015 у Wayback Machine.] Vincent Boyer, Didier El Baz. «Recent Advances on GPU Computing in Operations Research». Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops & PhD Forum (IPDPSW), 2013 IEEE 27th International, On page(s): 1778–1787
AES and modes of operations on SM4.0 compliant GPUs. [Архівовано 21 серпня 2010 у Wayback Machine.] Owen Harrison, John Waldron, Practical Symmetric Key Cryptography on Modern Graphics Hardware. In proceedings of USENIX Security 2008.
Teraflop Troubles: The Power of Graphics Processing Units May Threaten the World's Password Security System. Georgia Tech Research Institute. Архів оригіналу за 30 грудня 2010. Процитовано 7 листопада 2010.
Want to deter hackers? Make your password longer. MSNBC. 19 серпня 2010. Архів оригіналу за 29 жовтня 2010. Процитовано 7 листопада 2010.
GrAVity: A Massively Parallel Antivirus Engine [Архівовано 27 липня 2010 у Wayback Machine.]. Giorgos Vasiliadis and Sotiris Ioannidis, GrAVity: A Massively Parallel Antivirus Engine. In proceedings of RAID 2010.
Kaspersky Lab utilizes NVIDIA technologies to enhance protection. Kaspersky Lab. 14 грудня 2009. Архів оригіналу за 19 червня 2010. Процитовано 28 травня 2015. During internal testing, the Tesla S1070 demonstrated a 360-fold increase in the speed of the similarity-defining algorithm when compared to the popular Intel Core 2 Duo central processor running at a clock speed of 2.6 GHz.
Gnort: High Performance Network Intrusion Detection Using Graphics Processors [Архівовано 28 грудня 2018 у Wayback Machine.]. Giorgos Vasiliadis et al., Gnort: High Performance Network Intrusion Detection Using Graphics Processors. In proceedings of RAID 2008.
Regular Expression Matching on Graphics Hardware for Intrusion Detection [Архівовано 27 липня 2010 у Wayback Machine.]. Giorgos Vasiliadis et al., Regular Expression Matching on Graphics Hardware for Intrusion Detection. In proceedings of RAID 2009.
Open HMPP. Архів оригіналу за 16 червня 2013. Процитовано 28 травня 2015.

webcitation.org

GPU-based Sorting in PostgreSQL [Архівовано 2 серпня 2011 у WebCite] Naju Mancheril, School of Computer Science — Carnegie Mellon University

wikipedia.org

uk.wikipedia.org

DOI:10.1016/j.parco.2011.10.002
Нема шаблону {{Cite doi/10.1016/j.parco.2011.10.002}}.заповнити вручну

york.ac.uk

cs.york.ac.uk

Chitty, D. M. (2007, July). A data parallel approach to genetic programming using programmable graphics hardware [Архівовано 8 серпня 2017 у Wayback Machine.]. In Proceedings of the 9th annual conference on Genetic and evolutionary computation (pp. 1566-1573). ACM.