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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.10
- 수록면
- 1,043 - 1,061 (19page)
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최근 과학 기술의 빠른 발전에 따라 대용량 자료가 출현하였고 이에 대한 분석의 중요도도 높아졌다. 대용량 자료의 분석에 가장 중요한 부분중 하나가 고성능 컴퓨팅 기법이고 본 논문에서는 최근 통계학계의 많은 관심을 받고 있는 GPU (graphics processing unit)기반 병렬 계산에 대한 기초적인 소개를 한다.
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참고문헌 (7)
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1. [학술지(정기간행물)] - Jacob, P. / 2011 / Using parallel computation to improve independent Metropolis-Hastings based estimation / Journal of Computational and Graphical Statistics 20 : 616 ~ 635
2. [단행본] - Jung, Y. / 2011 / CUDA parallel programming / Freelec
3. [인터넷자원] - Murray, L. / / GPU acceleration of the particle filter: The Metropolis resampler
4. [단행본] - Sanders, J. / 2011 / CUDA by example: An Introduction to general-purpose GPU programming / Bjpublic
5. [학술지(정기간행물)] - Suchard, M. / 2010 / Understanding GPU programming for statistical computation : Studies in massively parallel massive mixture / Journal of Computational and Graphical Statistics 19 : 419 ~ 438
2. [단행본] - Jung, Y. / 2011 / CUDA parallel programming / Freelec
3. [인터넷자원] - Murray, L. / / GPU acceleration of the particle filter: The Metropolis resampler
4. [단행본] - Sanders, J. / 2011 / CUDA by example: An Introduction to general-purpose GPU programming / Bjpublic
5. [학술지(정기간행물)] - Suchard, M. / 2010 / Understanding GPU programming for statistical computation : Studies in massively parallel massive mixture / Journal of Computational and Graphical Statistics 19 : 419 ~ 438
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