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Bientinesi, Paolo [VerfasserIn]; Ham, David [VerfasserIn]; Huang, Furong [VerfasserIn]; Kelly, Paul H. J. [VerfasserIn]; Sadayappan, P. (Saday) [VerfasserIn]; Stow, Edward [VerfasserIn] ; Paolo Bientinesi and David Ham and Furong Huang and Paul H. J. Kelly and P. (Saday) Sadayappan and Edward Stow [MitwirkendeR]

Tensor Computations: Applications and Optimization (Dagstuhl Seminar 22101)

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  • Medientyp: Sonstige Veröffentlichung; E-Artikel
  • Titel: Tensor Computations: Applications and Optimization (Dagstuhl Seminar 22101)
  • Beteiligte: Bientinesi, Paolo [VerfasserIn]; Ham, David [VerfasserIn]; Huang, Furong [VerfasserIn]; Kelly, Paul H. J. [VerfasserIn]; Sadayappan, P. (Saday) [VerfasserIn]; Stow, Edward [VerfasserIn]
  • Erschienen: Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2022
  • Sprache: Englisch
  • DOI: https://doi.org/10.4230/DagRep.12.3.1
  • Schlagwörter: Benchmark ; Domain Specific Language ; Optimisation ; Linear Algebra ; Tensor ; Compilers
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: This report documents the program and the outcomes of Dagstuhl Seminar 22101 "Tensor Computations: Applications and Optimization". Tensors are higher dimensional analogs of matrices, and represent a key data abstraction for many applications in computational science and data science. Widely used shared infrastructure exists for linear algebra, while, in contrast, for tensor computations, there is no consensus on standard building blocks. This Dagstuhl Seminar aimed to bring together users, and performance optimization specialists, to build such foundations. We present the abstracts of the 5 tutorials and 14 talks given. The working groups and their outcomes so far are then presented.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang