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Valero-Lara, P. Springer Science + Business Media 2014 The Journal of supercomputing Vol.70 No.2
OpenMP Target Task: Tasking and Target Offloading on Heterogeneous Systems
Valero-Lara, Pedro Springer 2022 Lecture Notes in Computer Science Vol.13098 No.-
CuHinesBatch: Solving Multiple Hines systems on GPUs Human Brain Project**This project has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 720270 (HBP SGA1), from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness under the project Computación de Altas Prestaciones VII (TIN2015-65316-P) and the Departament d'Innovació, Universitats i Empresa de la Generalitat de Catalunya, under project MPEXPAR: Models de Programació i Entorns d'Execució Paral lels (2014-SGR-1051). We thank the support of NVIDIA through the BSC/UPC NVIDIA GPU Center of Excellence. Antonio J. Peña is cofinanced by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness under Juan de la Cierva fellowship number IJCI-2015-23266.
Valero-Lara, Pedro Elsevier Science B.V., Amsterdam 2017 Procedia Computer Science Vol.108 No.-
hLCS. A Hybrid GPGPU Approach for Solving Multiple Short and Unbalanced LCS Problems
Valero-Lara, P. SPRINGER-VERLAG 2014 Lecture Notes in Computer Science Vol.- No.8584
Leveraging the Performance of LBM-HPC for Large Sizes on GPUs Using Ghost Cells
Valero-Lara, Pedro Springer 2016 Lecture Notes in Computer Science Vol.2016 No.10048
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Valero-Lara, Pedro Springer 2023 Lecture Notes in Computer Science Vol.13835 No.-
NVIDIA GPUs Scalability to Solve Multiple (Batch) Tridiagonal Systems Implementation of cuThomasBatch
Valero-Lara, Pedro, Martínez-Pérez, Ivan, Sirven Springer 2017 Lecture Notes in Computer Science Vol.2018 No.10777
A Fast Solver for Large Tridiagonal Systems on Multi-Core Processors (Lass Library)
Valero-Lara, Pedro IEEE 2019 IEEE ACCESS Vol.7 No.-
Reducing memory requirements for large size lbm simulations on gpus
Valero‐Lara, Pedro John Wiley & Sons, Ltd 2017 Concurrency and Computation: Practice & Experience Vol.29 No.24
SLASs: A fully automatic auto-tuned linear algebra library based on OpenMP extensions implemented in OmpSs (LASs Library)
Valero-Lara, Pedro, Catalán, Sandra, Martorell, Xa Elsevier Science B.V., Amsterdam 2020 Journal of parallel and distributed computing Vol.138 No.-
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