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GPU-accelerated charge mapping., , , und . HPEC, Seite 1-7. IEEE, (2016)MGSim + MGMark: A Framework for Multi-GPU System Research., , , , , , , , , und 3 andere Autor(en). CoRR, (2018)MGPU-TSM: A Multi-GPU System with Truly Shared Memory., , , , , , , , und . CoRR, (2020)Valkyrie: Leveraging Inter-TLB Locality to Enhance GPU Performance., , , , , , , , und . PACT, Seite 455-466. ACM, (2020)HALCONE : A Hardware-Level Timestamp-based Cache Coherence Scheme for Multi-GPU systems., , , , , , , , und . CoRR, (2020)Griffin: Hardware-Software Support for Efficient Page Migration in Multi-GPU Systems., , , , , , , , , und . HPCA, Seite 596-609. IEEE, (2020)MGPUSim: enabling multi-GPU performance modeling and optimization., , , , , , , , , und 8 andere Autor(en). ISCA, Seite 197-209. ACM, (2019)GNNMark: A Benchmark Suite to Characterize Graph Neural Network Training on GPUs., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). ISPASS, Seite 13-23. IEEE, (2021)True shared memory architecture for next-generation multi-GPU systems. Boston University, USA, (2021)Leveraging thermally-aware chiplet organization in 2.5D systems to reclaim dark silicon., , , , , und . DATE, Seite 1441-1446. IEEE, (2018)