Analyses de données in situ par tâches distribuées pour les simulations haute performance |
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Une approche de visualisation in-situ pour le couplage parallèle et le pilotage de simulations à travers des fichiers en mémoire distribuée partagée. |
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BlobSeer : towards efficient data storage management for large-scale, distributed systems |
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Blobseer : vers un service de stockage de données efficaces pour les systèmes distribués à large échelle. |
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Contribution to High Performance Computing and Big Data Infrastructure Convergence |
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Convergence HPC - Big Data : Gestion de différentes catégories d'applications sur des infrastructures HPC |
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CoRDAGe : a generic service for co-deploying and re-deploying grid applications. |
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Data management for computational grids : a framework for handling fault tolerance and data consistency. |
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Développement d'un système in situ à base de tâches pour un code de dynamique moléculaire classique adapté aux machines exaflopiques |
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Distributed Management of Scientific Workflows for High-Throughput Plant Phenotyping. |
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DRUIDE 2004 : École thématique sur la DistRibUtion de Données à grande Échelle, 24-28 mai 2004, Domaine de Port-aux-Rocs, Le Croisic : Actes |
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DSM-PM2 : une plate-forme portable pour l'implémentation de protocoles de cohérence multithreads pour systèmes à mémoire virtuellement partagée |
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Efficient Big Data Processing on Large-Scale Shared Platforms ˸ managing I/Os and Failure |
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Enabling transparent data sharing in component models |
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Energy-efficient Straggler Mitigation for Big Data Applications on the Clouds |
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Un exemple pratique de convergence entre P2P et calcul sur grille : évaluation des performances des communications de JXTA sur une infrastructure réseau de type grille, français |
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Extending the entry consistency model to enable efficient visualization for code-coupling grid applications |
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Extension du modèle de cohérence à l'entrée pour la visualisation dans les applications de couplage de codes sur grilles, français |
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Gérer la cohérence pour les applications big data : compromis et auto-adaptabilité. |
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Gestion des données dans les grilles de calcul : support pour la tolérance aux fautes et la cohérence des données |
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Gestion du Big Data hautes performances dans les centres de données cloud. |
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High-Performance Big Data Management Across Cloud Data Centers |
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HPC - Big Data Convergence : Managing theDiversity of Application Profiles on HPC Facilities. |
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Integration of High-Performance Task-Based In Situ for Molecular Dynamics on Exascale Computers. |
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JuxMem : a transparent data-sharing service for computational grids based on a P2P approach. |
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JuxMem : an adaptive supportive platform for data sharing on the Grid |
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JuxMem : un service de partage transparent de données pour grilles de calcul fondé sur une approche pair-à-pair |
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KerA : A Unified Ingestion and Storage System for Scalable Big Data Processing. |
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KerA : Un Système Unifié d'Ingestion et de Stockage pour le Traitement Efficace du Big Data : Un Système Unifié d'Ingestion et de Stockage pour le Traitement Efficace du Big Data |
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Large-scale memory sharing on peer-to-peer networks |
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Making a DSM Consistency Protocol Hierarchy-Aware an Efficient Synchronization Schem |
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Managing consistency for big data applications : tradeoffs and self-adaptiveness |
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Méthodes In-Situ et In-Transit : vers un continuum entre les applications interactives et offines à grande échelle |
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Modèles et protocoles de cohérence de données, décision et optimisation à la compilation pour des architectures massivement parallèles |
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MOve : conception d'un réseau logique malléable, français |
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MOve : design of an application -malleable overlay |
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Optimisation des Systèmes de Stockage en Mémoire ˸ Performance, Efficacité, Durabilité. |
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Optimizing data management for MapReduce applications on large-scale distributed infrastructures |
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Optimizing Distributed In-memory Storage Systems˸ Fault-tolerance, Performance, Energy Efficiency |
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Peer-to-peer distributed shared memory? |
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Placement of Replica in Large Scale Distributed Data Management System with Tunable Consistency Protocol. |
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Scheduling algorithms to optimize the performance, energy consumption and robustness of HPC applications |
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Solution de gestion pilotée par les données pour les applications Deep Learning basées sur des microservices. |
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Solutions de planification pour les applications de traitement de flux de données sur une infrastructure Cloud-Edge. |
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Support pour l'exécution efficace des workflows scientifiques à traitement intensif de données sur les cloud géo-distribués. |
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Sur le passage à l'échelle des systèmes de gestion des grandes masses de données. |
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Toward efficient dissemiation of voluminous data over dense wi-fi networks. |
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Towards a transparent data access model for the GridRPC paradigm |
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Utilisation de BlobSeer pour le stockage de données dans les clouds : auto-adaptation, intégration, évaluation. |
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Vers un modèle d'accès transparent aux données pour le paradigme Grid-RPC, français |
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Vers une dissémination efficace de données volumineuses sur des réseaux wi-fi denses |
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