{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,8,7]],“日期-时间”:“2024-08-07T19:17:11Z”,“时间戳”:1723058231725},“参考-计数”:65,“出版商”:“Springer Science and Business Media LLC”,“问题”:“1”,“许可证”:[{“开始”:{'日期-部件“:[[2018,1,1]],”日期-时间“:”2018-01-01T00:00:00Z“,“timestamp”:1514764800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://www.springer.com/tdm”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},”short-container-title“:[”J.Compute.Sci.Technol.“],”published-print“:{”date-parts“:[2018,1]]},‘DOI’:“10.1007\/s11390-018-1805-8”,“类型”:“日志文章”,“created”:{“date-parts”:[[2018,1,29]],“date-time”:“2018-01-29T21:44:48Z”,“timestamp”:1517262288000},“page”:“1-23”,“update-policy”:”http://\/dx.doi.org\/10.10007\/springer_crossmark_policy“,”source“:”Crossref“,“is-referenced-by-count”:16,“title”:[“BenchIP:Benching Intelligence Processors”],“prefix”:“10.1007”,“volume”:“33”,“作者”:[{“给定”:“金华”,“家族”:“道”,“序列”:“第一”,“从属关系”:[]},{“给定”:“自东”,“家庭”:“杜”,“顺序”:“附加”,“隶属关系”:[]}、{“已知”:“齐”,“家”:“郭”,“次序”:“额外”,“附属关系”:【】},}“给定的”:“会英”,“家人”:“兰”,“序号”:“添加”,“归属关系”:〔〕},“,”family“:”Zhang“,”sequence“:”additional“,“隶属关系”:[]},{“给定”:“生源”,“家族”:“周”,“序列”:“附加”,“隶属”:[]},}“给定的”:“凌杰”,“家庭”:“徐”,“顺序”:“额外”,“从属关系”:[]}affiliation“:[]},{”given“:”Shan“,”family“:“唐”,“序列”:“附加”,“隶属关系”:[]},{“给定”:“艾伦”,“家族”:“拉什”,“序列”:“附加”,“隶属关系”:[]},{“给定”:“威连”,“家族”:“陈”,“序列”:“附加”,“隶属关系”:[]},{“给定”:“邵莉”,“家族”:“刘”,“序列”:“附加”,“隶属关系”:[]},{“给定”:“云姬”,“家族”:“陈”,“序列”:“附加”,附属关系”:[]},{“given”:“Tian-Shi”,“family”:“Chen”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]2],“member”:“297”,“published-online”:{“date-parts”:[[2018,1,26]]}、“reference”:[{“issue”:“6”,“key”:”1805_CR1,“author”:“A Krizhevsky”,“year”:“2017”,“unstructured”:“Krizhevsky A,Sutskever I,Hinton G E.深度卷积神经网络的ImageNet分类。ACM通信,2017,60(6):84-90。”,“新闻标题”:“ACM通信”},{“密钥”:“1805_CR2”,“非结构化”:“Simonyan K,Zisserman A。用于大规模图像识别的深度卷积网络。arXiv:1409.15562014年。http://\/arxiv.org\/abs\/1409.1556,2017年12月。“},{“key”:“1805_CR3”,“unstructured”:“He K M,Zhang X Y,Ren S Q,Sun J.图像识别的深度剩余学习。arxiv:1512.033852015。http://\/arxiv.org\/abs\/1512.033852017年12月。“},{“key”:“1805_CR4”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Venugopalan S,Rohrbach M,Donahue J,Mooney R,Darrell T,Saenko K.Sequence to Sequence-video to text.In Proc.the Int.Conf.Computer Vision,2015年12月,第4534-4542页。”,“doi”:“10.1109\/ICCV.2015.515”},},5_CR5“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Abdel-Hamid O,Mohamed A R,Jiang H,Deng L,Penn G,Yu D.语音识别卷积神经网络。程序中。IEEE\/ACM传输。音频语音和语言处理,2014年7月,第1533-1545页。“,”DOI“:”10.1109\/TASLP.2014.2339736“},{“key”:“1805_CR6”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Eriguchi A,Hashimoto K,Tsuruok Y。树到序列注意神经机器翻译。程序中。计算语言学协会第54届年会,2016年8月,第823-833页。”,“DOI”:“10.18653\/v1\/P16-1078”},{“key”:“1805_CR7”,“DOI断言”:“crossref”,“非结构化”:“Farabet C,Poulet C,Han J Y,LeCun Y.CNP:一种用于卷积网络的基于FPGA的处理器。在Proc.Int.Conf。《现场可编程逻辑与应用》,2009年8月31日至9月2日,第32-37页。“,“DOI”:“10.1109\/FPL.2009.5272559”},{“key”:“1805_CR8”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhang C,Li P,Sun G Y,Guan Y J,Xiao B J,Cong J.优化基于FPGA的深度卷积神经网络加速器设计。《ACM国际通讯》。交响乐团。现场可编程门阵列,2015年2月,第161-170页。“,“DOI”:“10.1145 \/2684746.2689060”},{“key”:“1805_CR9”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Chen T S,Du Z D,Sun N H,Wang J,Wu C Y,Chen Y J,Temam O.DianNao:一种用于普遍机器学习的小字体高通量加速器。第19届国际会议记录。《编程语言和操作系统的体系结构支持》,2014年3月,第269-284页。“,“DOI”:“10.1145\/2541940.2541967”},{“key”:“1805_CR10”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Farabet C,Martini B,Corda B,Akselrod P,Culurciello E,LeCun Y。NeuFlow:用于视觉的运行时可重新配置的数据流处理器。程序中。IEEE Computer Society Conf.Computer Vision and Pattern Recognition Workshops,2011年6月,第109-116页。“,“DOI”:“10.1109\/CVPRW.2011.5981829”},{“key”:“1805_CR11”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Han S,Liu X Y,Mao H Z,Pu J,Pedram A,Horowitz M A,Dally W J.EIE:压缩深度神经网络上的高效推理引擎。程序中。第43国际交响乐团。《计算机体系结构》,2016年6月,第243-254页。并行体系结构和编译技术,2008年10月,第72-81页。“,“DOI”:“10.1145\/1454115.1454128”},{“key”:“1805_CR13”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Alwani M,Chen H,Ferdman M,Milder P.Fused-layer CNN加速器。第49届IEEE\/ACM Int.Symp.Microarchitecture年会报,2016年10月。”,“DOI:”10.1109 \/MICRO.2016.7783725“},{“key”:“1805_CR14”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Judd P,Albericio J,Hetherington T,Aamodt T M,Moshovos A.Stripes:比特序列深度神经网络计算。第49届IEEE \/ACM Int.Symp.Microarchitecture年会报,2016年10月。”,“doi”:“10.1109”,MICRO.2016.778783722doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Rhu M,Gimelshein N,Clemons J,Zulfiqar A,Keckler S W.vDNN:虚拟化深度神经网络,用于可扩展的、节省内存的神经网络设计。程序中。第49届IEEE/ACM国际研讨会。微体系结构,2016年10月。”,“DOI”:“10.1109”,MICRO.2016.7783721“},{“key”:“1805_CR16”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhang S J,Du Z D,Zhang L,Lan H Y,Liu S L,Li L,Guo Q,Chen T,Chen Y J.Cambricon-x:稀疏神经网络的加速器。第49届IEEE/ACM国际交响乐微体系结构,2016年十月。”DOI“:”10.1109\/MICRO.2016.7783723“},{“key”:“1805_CR17”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ji Y,Zhang Y H,Li S C,Chi P,Jiang C H,Qu P,Xie Y,Chen W G.NEUTRAMS:神经形态硬件约束下的神经网络转换和协同设计。第49届IEEE\/ACM Int.Symp.Microarchitecture,2016年10月。”,“DOI”:“10.1109 \/MICRO.2016.7783724“},{“key”:“1805_CR18”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Kim D,Kung J,Chai S,Yalamanchili S,Mukhopadhyay S.Neurocube:一种具有高密度3D内存的可编程数字神经形态结构。第43届ACM \/IEEE年度国际交响乐计算机结构,2016年6月,第380-392页。”,“doi”:“10.1145 \/3007787.3001178“},{“key”:“1805_CR19”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“LiKamWa R,Hou Y H,Gao Y,Polansky M,Zhong L.Red-Eye:用于连续移动视觉的模拟convNet图像传感器架构。第43届ACM \/IEEE年度国际交响乐计算机架构,2016年6月,第25-266页。”,“doi”:“10.1145\/300787.3001164”}key“:”1805_CR20“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Albericio J,Judd P,Hetherington T,Aamodt T,Jerger N E,Moshovos A.Cnvlutin:无效的无神经元深层神经网络计算。程序中。第43届ACM/IEEE年度国际研讨会。《计算机体系结构》,2016年6月。“,”DOI“:”10.1109\/ISCA.2016.11“},{“key”:“1805_CR21”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Chi P,Li S C,Xu C,Zhang T,Zhao J S,Liu Y P,Wang Y,Xie Y.PRIME:一种用于基于ReRAM的主内存中神经网络计算的新型内存处理体系结构。在第43届ACM国际电气与电子工程师学会年会上发表。交响乐团。《计算机体系结构》,2016年6月,第27-39页,“DOI”:“10.1145\/3007787.3001140”},{“key”:“1805_CR22”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Shafiee A,Nag A,Muralimanohar N,Balasubramonian R,Strachan J P,Hu M,Williams R S,Srikumar V。ISAAC:一种卷积神经网络加速器,在交叉杆中具有原位模拟算法。程序中。第43届ACM/IEEE年度国际研讨会。《计算机体系结构》,2016年6月,第14-26页。“,”DOI“:”10.1145 \/3007787.3001139“},{“key”:“1805_CR23”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Liu S L,Du Z D,Tao J H,Han D,Luo T,Xie Y,Chen Y J,Chen T S.Cambricon:一种神经网络的指令集体系结构。第43届ACM会议记录。IEEE Annual Int。交响乐团。《计算机体系结构》,2016年6月,第393-405页。“,”DOI“:”10.1145 \/3007787.3001179“},{”key“:”1805_CR24“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Chen Y H,Emer J,Sze V.Eyeriss:卷积神经网络节能数据流的空间体系结构。第43届ACM \/IEEE年会论文。交响乐团。《计算机体系结构》,2016年6月,第367-379页。“,“DOI”:“10.1145”,{“key”:“1805_CR25”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Reagen B,Whatmough P,Adolf R,Rama S,Lee H,Lee S K,Hern\u00e1ndez-Lobato J M,Wei G Y,Brooks D。Minerva:实现低功耗、高精度的深层神经网络加速器。程序中。第43届ACM/IEEE年度国际研讨会。《计算机体系结构》,2016年6月,第267-278页10.1109\/HPCA.2017.55“},{“key”:“1805_CR27”,“doi asserted by”:“crossref”,“nonstructured”:“Lu W Y,Yan G H,Li J J J,Gong S J,Han Y H,Li X W.FlexFlow:一种用于卷积神经网络的灵活数据流加速器架构。在Proc.IEEE Int.Symp.High Performance Computer architecture,2017年2月,第53-564页。”,“doi”:“10.1109\/HPCA.2017.29”},{“key”:“1805_CR28”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Song M C,Hu Y,Chen H X,Li T.跨GPU微体系结构实现普遍和用户满意的CNN。见IEEE Int.Symp.High Performance Computer Architecture,2017年2月。”,“doi”:“10.1109\/HPCA.2017.52”},{:“Rastegari M、Ordonez V、Redmon J、Farhadi A.XNOR-Net:使用二进制卷积神经网络进行ImageNet分类。arXiv:1603.052792016。http://\/arxiv.org\/abs\/1603.052792017年12月。“},{“key”:“1805_CR30”,“unstructured”:“Han S,Pool J,Tran J,Dally W J.学习有效神经网络的权重和连接。arxiv:1506.026262015。http://\/arxiv.org\/abs\/1506.026262017年12月。“},{“key”:“1805_CR31”,“unstructured”:“Ren S Q,He K M,Girshick R,Sun J.Faster R-CNN:Towards real-time object detection with region proposition networks.In Proc.the 28 Int.Conf.Neural Information Processing Systems,December 2015,pp.91-99。”},},“key“:”1805_CR12“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”非结构化”:“Parkhi O M,Vedaldi A,Zisserman A.深度人脸识别。程序中。英国机器视觉会议,2015年9月,第41:1-41:12页。“,“DOI”:“10.5244\/C.29.41”},{“key”:“1805_CR33”,“unstructured”:“Johnson J,Karpathy A,Li F F.DenseCap:密集字幕的全卷积定位网络。arXiv:1511.075712015。http://\/arxiv.org\/abs\/1511.075712017年12月。“},{“key”:“1805_CR34”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Noh H,Hong S,Han B.学习语义分段的反褶积网络。见IEEE Int.Conf.Computer Vision,2015年12月,第1520-1528页。”,“doi”:“10.1109\/ICCV.2015.178”},“key“:”1805_CR 35“,”doi-assert-by“:”Crosref“,”非结构化”:“Graves A,Mohamed A R,Hinton G.使用深度递归神经网络进行语音识别。程序中。IEEE Int.Conf.Acoustics,Speech and Signal Processing,2013年5月,第6645-6649页。“,“DOI”:“10.1109\/ICASSP.2013.6638947”},{“key”:“1805_CR36”,“unstructured”:“Andor D,Alberti C,Weiss D,Severyn A,Presta A,Ganchev K,Petrov S,Collins M.全球标准化基于转换的神经网络。arXiv:1603.060422016。http://arxiv.org/abs\/1603.006042017年12月。“},{“key”:“1805_CR37”,“doi断言者”:“crossref”,“非结构化”:“Chen Y J,Luo T,Liu S L,Zhang S J,He L Q,Wang J,Li L,Chen T S,Xu Z W,Sun N H,Team O.DaDianNao:一台机器学习超级计算机。在2014年12月第47届IEEE \/ACM Int.Symp.Microarchitecture年度会议记录中,第609-622页。”DOI“:”10.1109\/MICRO.2014.58“},{“key”:“1805_CR38”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Du Z D,Fasthuber R,Chen T S,Ienne P,Li L,Feng X B,Chen Y J,Temam O.ShiDianNao:将视觉处理更接近传感器。第42届国际计算机体系结构研讨会,2015年6月,第92-104页。”,“DOI”:“10.1145\/2872887.2750389”},“key“:”1805_CR39“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Chen T S,Chen Y J,Duranton M,Guo Q,Hashmi A,Lipasti M,Nere A,Qiu S,Sebag M,Temam O.BenchNN:关于硬件神经网络加速器广阔的潜在应用范围。程序中。IEEE国际标准。工作量表征,2012年11月,第36-45页。“,“DOI”:“10.1109\/IISWC.2012.6402898”},{“key”:“1805_CR40”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Adolf R,Rama S,Reagen B,Wei G Y,Brooks D.Fathom:现代深度学习方法的参考工作量。IEEE Int.Symp.Workload Characterization,2016年9月。”,“DOI:”10.1109\/IISWC.2016.7581275“},{“issue”:“2”,“key”:“1805_CR41”,“doi asserted by”:“publisher”,“首页”:“165”,“doi”:“10.1007\/BF303040854”,“volume”:“12”,“author”:“F Murtagh”,“year”:“1995”,“nonstructured”:“Murtagh F,Hern \u00e1ndez Pajares M.科霍宁自组织地图方法:评估。分类杂志,1995,12(2):165-190.”journal-title“:”journal of Classification“},{“key”:“1805_CR42”,“unstructured”:“Jia Y Q,Shelhamer E,Donahue J等人。Caffe:快速特征嵌入的卷积架构。arXiv:1408.50932014。http://\/arxiv.org\/abs\/1408.50932017年12月。“},{“key”:“1805_CR43”,“unstructured”:“Chen T Q,Li M,Li Y T et al.MXNET:异构分布式系统的灵活高效机器学习库。arxiv:1512.012742015。http://\/arxiv.org\/abs\/1512.01274,2017年12月。“},{“issue”:“11”,“key”:“1805_CR44”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”2278“,“doi”:“10.1109\/5.726791”,“volume”:《86》,“author”:“Y Lecun”,“year”:“1998”,“unstructured”:“Lecun Y,Bottou L,Bengio Y,Haffner P。基于梯度的学习应用于文档识别。《IEEE学报》,1998,86(11):2278-2324。“,“journal-title”:“IEEE学报”},{“key”:“1805_CR45”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Karpathy A,Li F F.生成图像描述的深层视觉语义对齐。IEEE Conf.计算机视觉和模式识别,2015年6月,第3128-3137页。”,“doi”:“10.1109 \/CVPR.2015.7298932“},{“key”:“1805_CR46”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“He K M,Zhang X Y,Ren S Q,Sun J.深入研究整流器:在ImageNet分类方面超越人本性能。IEEE Int.Conf.Computer Vision Proc.2015年12月,第1026-1034页。”,“doi”:“10.1109\/ICCV.2015.123”}doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Taigman Y,Yang M,Ranzato M,Wolf L.DeepFace:缩小人脸验证中人本绩效的差距。程序中。IEEE Conf.Computer Vision and Pattern Recognition,2014年6月,第1701-1708页。“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2014.220”},{“key”:“1805_CR48”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Le Q V.使用大规模无监督学习构建高级功能。IEEE Int.Conf.Acoustics,Speech and Signal Processing,2013年5月,第8595-8598页。”,“DOI:”10.1109\/ICSPSP.2013.6639343“},{“key”:“1805_CR49”,“unstructured”:“Jouppi N P,Young C,Patil N et al.张量处理单元的In-datacenter性能分析.arXiv:1704.047602017。http://\/arxiv.org\/abs\/1704.047602017年12月。“},{“key”:“1805_CR50”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Phansalkar A,Joshi A,John L K.SPEC CPU2006基准套件中的冗余和应用程序平衡分析。第34届国际交响乐团计算机体系结构年会,2007年6月,第412-423页。”,“doi”:“10.1145\/1250662.1250713”},{“key”:“1805_CR51”,“unstructured”:“McCalpin J D.当前高性能计算机中的内存带宽和机器平衡。IEEE计算机学会计算机体系结构技术委员会,1995年12月,第19-25页。”:“29”,“author”:“JM Bull”,“year”:“2001”,“unstructured”:“Bull J M,O\u2019Neill D.OpenMP 2.0的微基准套件。ACM SIGARCH Computer Architecture News,2001,29(5):41-48.“,”journal-title“:”ACM SIGARCH Compute Architectural News“},{“key”:“1805_CR53”,“unstructured”:“Graves A,Jaitly N.使用递归神经网络实现端到端语音识别。第31届国际会议机器学习,2014年6月,第1764-1772页第一页“:”313“,”卷“:”19“,”作者“:”MP Marcus“,”年份“:”1993“,”非结构化“:”Marcus M P,Santorini B,Marcinkiewicz M A。构建一个大型英语注释语料库:宾夕法尼亚树库。计算语言学,1993,19(2):313-330.”,“新闻标题”:“计算语言学”},{“问题”:“3”,“关键”:“1805_CR55”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“首页”:“211”,“doi”:“10.1007\/s11263-015-0816-y”,“卷”:“115”,“作者”:“O Russakovsky”,《年份》:“2015”,“非结构化”:“Russakovsky O、Deng J、Su H、Krause J、Satheesh S、Ma S、Huang Z H、Karpathy A、Khosla A、Bernstein M、Berg A C、Li F F.ImageNet大型视觉识别挑战。国际计算机视觉杂志,2015,115(3):211-252.“,”Journal-title“:”International Journal of Computer Vision“},{”issue“:”2“,”key“:”1805_CR56“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”303“,”doi“:”10.1007\/s11263-009-0275-4“,”volume“:“88”,“author”:“M Everingham”,“year”:“2010”,“unstructured”:“Everingham M、Van Gool L、Williams C K I、Winn J、Zisserman A.PASCAL可视对象类(VOC)挑战。国际计算机视觉杂志,2010,88(2):303-338.”,“期刊标题”:“国际计算机视觉期刊”},{“key”:“1805_CR57”,“unstructured”:“Huang G B,Ramesh M,Berg T,Learnd-Miller E。野外标记人脸:研究无约束环境中人脸识别的数据库。《技术报告07-49》,阿默斯特:马萨诸塞大学,2007年。http:\/\/viswww.cs.umass.edu\/lfw\/,2017年12月。“},{”key“:”1805_CR58“,”unstructured“:”Chen D L,Dolan W B.收集高度并行的数据用于释义评估。《计算语言学协会第49届年会:人类语言技术》,2011年6月,第190-200页Mucci P J、Browne S、Deane C、Ho G.PAPI:硬件性能计数器的便携式接口。程序中。国防部HPCMP用户小组会议,1999年6月,第7-10页。“},{“key”:“1805_CR60”,“doi断言由”:“crossref”,“非结构化”:“Ding C,Zhong Y T.通过重用距离分析预测整个程序的位置。在ACM SIGPLAN会议过程中。编程语言设计与实现,2003年6月,第245-257页。”,“doi”:“10.1145 \/781131.781159“},{“key”:“1805_CR61”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Pawlowski J T.混合内存立方体:具有基本重新架构的dram子系统的突破性dram性能。在Proc.the 23th Hot Chips Symp.,2011年8月。”,“doi”:“10.1109 \/HOTCHIPS.2011.7479494”},“key“:”1805_CR162“,”unstructure“:”Courbariaux M,Bengio Y.BinaryNet:训练深度神经网络,权重和激活限制为+1或\u22121。arXiv:1602.02830,2016年。http://\/arxiv.org\/abs\/1602.02830v12017年12月。“},{“key”:“1805_CR63”,“unstructured”:“Rastegari M,Ordonez V,Redmon J,Farhadi A.XNOR-Net:ImageNet classification using binary convolutional neural nets.arxiv:1603.052792016。http://\/arxiv.org\/abs\/1603.052792017年12月。“},{“key”:“1805_CR64”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Denkowski M,Lavie A.Meteor universal:任何目标语言的特定语言翻译评估。《第九届统计机器翻译研讨会论文集》,2014年6月,第376-380页。”,“doi”:“10.3115\/v1\/W14-3348”},“问题”:“5“,”key“:“1805_CR65”,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”7“,”doi“:”10.1109\/MM.2011.89“,”volume“::”31“,”author“:”SW Keckler“,”year“:”2011“,”unstructured“:”Keckler SW,DallyW J,Khailany B,Garland M,Glasco D.GPU和并行计算的未来。IEEE Micro,2011,31(5):7-17.“,”journal-title“:”IEEE Micro“}],”container-title”:[“计算机科学与技术杂志”],”original-title:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”http://\/link.springer.com/article\/10.10007\/s11390-018-1805-8\/fulltext.html“,”content-type“:”text\/html“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining““}”,{“URL”:“http://\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/s11390-018-1805-8.pdf”,“content-type”:“application\/pdf”,“内容版本”:“vor”,“intended-application”:“text-mining”},{”URL“:”http://\/llink.springer\com/content\-pdf\/10.007\/s11340-018-1805.8.pdf“,”内容类型“:”application\/pdf“,”content-version“:”vor“,“预期应用”:“相似性检查”}],“存放”:{“日期部分”:[[2019,10,9]],“日期时间”:“2019-10-09T19:18:49Z”,“时间戳”:1570648729000},“分数”:1,“资源”:{primary“:{”URL“:”http://link.springer.com\/10.1007\/s11390-018-1805-8“}},”subtitle“:[],”shorttitle“:[],”issued“:{”date-parts“:[2018,1]]},“references-count”:65,“journal-issue”:{“issue”:“1”,“已发布的印刷品”:{“日期部分”:[[2018,1]]}},“替代id”:[“1805”],“URL”:“http:\/\/dx.doi.org/10.1007\/s11390-018-1805-8”,“关系”:{},“ISSN”:[“1000-9000”,“1860-4749”],“ISSN类型”:[{“值”:“1000-9000”,“类型”:“印刷”},{“值”:“1860-4749”,“类型”:“电子”}],“主题”:[],“已发布”:{“日期部分”:[[2018,1]]},“断言”:[{“值”:“2017年9月10日”,“订单”:1,“名称”:“已收到”,“标签”:“收到”,”组“:{“name”:“Article History”,“label”:“文章历史”}},{“value”:”2017年12月15日“,”订单“:2,”名称“:”修订“,”标签“:”修改“,”组”:{名称“:“文章史”,”标签首次在线“,“group”:{“name”:“ArticleHistory”,“label”:“文章历史”}}]}}