Adrastea: An Efficient FPGA Design Environment for Heterogeneous Scientific Computing and Machine Learning

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Smoky Mountains Computational Sciences and Engineering Conference (22. : 2022 : Online) Accelerating science and engineering discoveries through integrated research infrastructure for experiment, big data, modeling and simulation
1. Verfasser:	Young, Aaron R. (VerfasserIn)
Weitere Verfasser:	Miniskar, Narasinga Rao (VerfasserIn), Liu, Frank (VerfasserIn), Blokland, Willem (VerfasserIn), Vetter, Jeffrey S. (VerfasserIn)
Format:	UnknownFormat
Sprache:	eng
Veröffentlicht:	2022
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