Data-driven modeling of reconfigurable multi-accelerator systems under dynamic workloads

Author:

Encinas JuanORCID,Rodríguez AlfonsoORCID,Otero AndrésORCID,de la Torre EduardoORCID

Funder

European Union

Horizon 2020 Framework Programme

Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades

Agencia Estatal de Investigación

Gobierno de España Ministerio de Ciencia e Innovación

Publisher

Elsevier BV

Reference32 articles.

1. The future of FPGA acceleration in datacenters and the cloud;Bobda;ACM Trans. Reconfigurable Technol. Syst.,2022

2. VenOS: A virtualization framework for multiple tenant accommodation on reconfigurable platforms;Miliadis,2022

3. FPGA-based high-performance embedded systems for adaptive edge computing in cyber-physical systems: The ARTICo3 framework;Rodríguez;Sensors,2018

4. MachSuite: Benchmarks for accelerator design and customized architectures;Reagen,2014

5. The promise of edge computing;Shi;Computer,2016

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