Accurate and Lightweight Run-time Power Estimation and Power Forecasting Models for Multi-core Processors

Weitere Titel
Akkurate und sparsame Modelle für die Schätzung und Vorhersage der Verlustleistung von Mehrkernprozessoren
Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
München, Technische Universität München, Dissertation, 2024

Schlagwort
Leistungsbewertung
Neuronales Netz
Leistungsbedarf
Power-Management
Mathematisches Modell

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
München
(wer)
Universitätsbibliothek der TU München
(wann)
2024
Urheber
Sagi, Mark Balazs Hilary
Beteiligte Personen und Organisationen
Herkersdorf, Andreas
Henkel, Jörg

URN
urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240911-1734726-1-6
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:31 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Sagi, Mark Balazs Hilary
  • Herkersdorf, Andreas
  • Henkel, Jörg
  • Universitätsbibliothek der TU München

Entstanden

  • 2024

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