AMCilk: A Framework for Multiprogrammed Parallel Workloads
AMCilk: A Framework for Multiprogrammed Parallel Workloads
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AMCIlk：多程序并行工作负载框架
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Li, Jing
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Wang, Zhe;Xu, Chen;Agrawal, Kunal;Li, Jing
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DOI：
10.1145/2851141.2851151
发表时间：
2016-02
期刊：
Proceedings of the 21st ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming
影响因子：
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作者：
Jing Li;Kunal Agrawal;S. Elnikety;Yuxiong He;I. Lee;Chenyang Lu;K. McKinley
通讯作者：
Jing Li;Kunal Agrawal;S. Elnikety;Yuxiong He;I. Lee;Chenyang Lu;K. McKinley
并行实时任务的工作负载弹性和周期
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
International Conference on Real-Time and Network Systems
影响因子：
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作者：
James Orr;C. Gill;Kunal Agrawal;Sanjoy Baruah;Christian Cianfarani;Phyllis Ang;C. Wong
通讯作者：
C. Wong
在线调度并行 DAG 作业以最小化平均流程时间
DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms
影响因子：
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作者：
Kunal Agrawal;Jing Li;Kefu Lu;Benjamin Moseley
通讯作者：
Benjamin Moseley
通过任意并行性最小化作业的最大流程时间
DOI：
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发表时间：
2010
期刊：
Workshop on Approximation and Online Algorithms
影响因子：
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作者：
K. Pruhs;Julien Robert;N. Schabanel
通讯作者：
N. Schabanel
实用高效的调度程序，可最大限度地减少并行作业的平均流程时间
DOI：
10.1109/ipdps.2019.00024
发表时间：
2019
期刊：
2019 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS
影响因子：
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作者：
Agrawal, Kunal;Lee, I-Ting Angelina;Li, Jing;Lu, Kefu;Moseley, Benjamin
通讯作者：
Moseley, Benjamin