接受的论文
AN5D：用于GPU上高阶时间阻塞的自动模板框架
松村和木（巴塞罗那超级计算中心）
Hamid Reza Zohouri（日本东京理工学院）
Mohamed Wahib（日本国立高级工业科学技术研究所）
远藤敏夫（日本东京工业大学）
Satoshi Matsuoka（日本日立计算科学中心）
CogniCrypt_GEN-为加密API的安全使用生成代码
Stefan Krüger（帕德博恩大学）
卡里姆·阿里（阿尔伯塔大学）
埃里克·博登（帕德博恩大学海因兹·尼克多夫研究所和弗劳恩霍夫IEM）
在编译工具链中引入伪随机值生成器选择
迈克尔·伦纳德，西蒙·坎帕诺尼（西北大学）
类型冻结：在跟踪JIT编译器中利用属性类型单态性
Lin Cheng，Berkin Ilbeyi（康奈尔大学）
卡尔·弗里德里希·博尔兹·特雷克（海因里希·海因·杜塞尔多夫大学）
克里斯托弗·巴顿（康奈尔大学）
共享缓存的多核处理器上托管语言的有效苗圃规模
Mohamed Ismail，Edward Suh（康奈尔大学）
用GraphIt优化有序图算法
张云明（Yunming Zhang）、Ajay Brahmakshatriya、Xinyi Chen（麻省理工学院）
Laxman Dhulipala（卡内基梅隆大学）
Shoaib Kamil（Adobe Research）
Saman Amarasinghe，Julian Shun（麻省理工学院）
松弛内存模型下并发程序的交互式调试
Aakanksha Verma、Pankaj Kumar Kalita、Awanish Pandey、Subhajit Roy（IIT坎普尔）
提高SIMT效率的推测性重新收敛
Sana Damani（佐治亚理工大学）
Daniel Johnson、Mark Stephenson、Stephen W.Keckler（NVIDIA）
Eddie Yan（华盛顿大学）
Michael McKeown（世界语科技）
Olivier Giroux（英伟达）
高性能量化机器学习内核的自动生成
Meghan Cowan、Thierry Moreau、Tianqi Chen（华盛顿大学）
詹姆斯·博恩霍尔特（德克萨斯大学奥斯汀分校）
路易斯·塞兹（华盛顿大学）
Wolfram语言编译器的设计与实现
阿卜杜勒·达克（UIUC）
Tom Wickham-Jones（沃尔夫拉姆研究公司）
文美Hwu（UIUC）
HALO：链接后堆布局优化
Joe Savage，Timothy Jones（剑桥大学）
COLAB：一种用于非对称多核处理器的协作多因素调度器
滕宇（圣安德鲁斯大学）
Pavlos Petoumenos（爱丁堡大学）
Vladimir Janjic（圣安德鲁斯大学）
休皮革（爱丁堡大学）
约翰·汤姆森（圣安德鲁斯大学）
使用多面体编译器推导参数化多路递归除法与征服动态规划算法
Mohammad Mahdi Javanmard，Zafar Ahmad（石溪大学）
Martin Kong（俄克拉荷马大学）
路易斯·诺埃尔·普切特（科罗拉多州立大学）
Rezaul Chowdhury，Robert Harrison（石溪大学）
PreScaler：一种高效的异构系统软件精确缩放框架
Seokwon Kang、Kyunghwan Choi、永骏公园（汉阳大学）
使用组合方法优化GPU上的占用率和ILP
Ghassan Shobaki（萨克拉门托加利福尼亚州立大学）
Austin Kerbow，Stanislav Mekhanoshin（高级微器件）
硬件事务内存的高效可扩展跨ISA虚拟化
王文文（佐治亚大学）
Pen-Chung Yew、Antonia Zhai、Stephen McCamant（明尼苏达大学）
基于低成本预测的故障保护策略
Sunghyun Park、Shikai Li、Ze Zhang、Scott Mahlke（密歇根大学）
安全自动边界检查：预防比治疗更简单
John Ojogbo、Mithuna Thottehodi、Terani Vijaykumar（普渡大学）
ATMem：异构存储器图形应用中的自适应数据放置
于晨（威廉玛丽学院）
Ivy Peng（劳伦斯·利弗莫尔国家实验室）
甄鹏、徐柳、宾仁（威廉玛丽学院）
端到端数据分析的多层优化
Amir Shaikhha、Maximilian Schleich、Alexandru Ghita、Dan Olteanu（牛津大学）
芦荟：在存在恢复机制的情况下验证近似程序的可靠性
Keyur Joshi、Vimuth Fernando、Sasa Misailovic（伊利诺伊大学香槟分校）
一种用于网络物理数字微流控生物芯片的性能优化编译器
Tyson Loveless、Jason Ott、Philip Brisk（加州大学河滨分校）
中的SIMD支持。NET：抽象和具体的向量类型和操作
Carol Eidt，Tanner Gooding（微软）
测试静态分析的精度和可靠性
Jubi Taneja、Zhengyang Liu、John Regehr（犹他大学）
神经矢量器：具有深度强化学习的端到端矢量化
Ameer Haj Ali（加州大学伯克利分校）；Nesreen K.Ahmed，Ted Willke（英特尔实验室）
Sophia Shao、Krste Asanovic、Ion Stoica（加州大学伯克利分校）