穆拉利·埃马尼
人员信息
附属： 美国伊利诺伊州阿贡国家实验室
优化列表
2020年–今天
2024 
[公元10年] 斯科特·程 
, 林俊良 , 穆拉利·埃马尼 , Siddhisanket Raskar公司 , 萨姆·福尔曼 , 甄燮 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , Mahmut Taylan坎德米尔 :
大型变压器模型大规模训练的全面表征和分析。 程序。 ACM测量。 分析。 计算。 系统。 8 ( 1 ) : 8:1-8:25 ( 2024 ) [公元32年] 斯科特·程 , 林俊良 , 穆拉利·埃马尼 , Siddhisanket Raskar公司 , 萨姆·福尔曼 , 甄燮 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 马赫穆特·坎德米尔 :
大型变压器模型大规模训练的全面表征和分析。 SIGMETRICS/性能（摘要） 2024 : 39-40 2023 [公元9年] 克里希纳·特贾·奇蒂·文卡塔（Krishna Teja Chitty-Venkata） , 穆拉利·埃马尼 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 阿伦·索马尼 :
神经架构搜索基准：见解和调查。 IEEE接入 11 : 25217-25236 ( 2023 ) [j8] 克里希纳·特贾·奇蒂·文卡塔（Krishna Teja Chitty-Venkata） , 卞一鸣 , 穆拉利·埃马尼 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 阿伦·索马尼 :
可微分神经结构、混合精度和加速器联合搜索。 IEEE接入 11 : 106670-106687 ( 2023 ) [j7] 马克西姆·兹维亚金 , 亚历山大·布拉斯 , 凯尔·希佩 , 邓云田 , Bin Zhang（张斌） , 辛迪·奥罗斯科·博霍克斯 , 奥斯汀·克莱德 , 巴拉特·卡莱 , 丹尼尔·佩雷兹·里维拉 , Heng Ma公司 , 卡拉·曼恩 , 迈克尔·欧文 , Defne G.Ozgulbas公司 , 纳塔莉亚·瓦西里耶娃 , J.格雷戈里·保洛斯基 , 洛根·T·沃德 , 瓦莱里·海奥特·萨森 , 穆拉利·埃曼尼 , 萨姆·福尔曼 , 甄燮 , 林殿根 , 毛利克·舒克拉 , 聂伟力 , 乔什·罗梅罗 , 克里斯蒂安·达尔拉戈 , 阿拉什·瓦达特 , 肖朝伟 , 托马斯·吉布斯 , 伊恩·福斯特 , 詹姆斯·戴维斯 , 迈克尔·帕普卡 , 托马斯·布雷廷 , 里克史蒂文斯 , 阿尼玛·阿南德库玛 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 阿尔文德·拉马纳森 :
GenSLMs：基因组规模的语言模型揭示了严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型的进化动力学。 国际期刊高性能计算。 申请。 37 ( 6 ) : 683-705 ( 2023 ) [j6] 克里希纳·特贾·奇蒂·文卡塔（Krishna Teja Chitty-Venkata） , Sparsh米塔尔 , 穆拉利·埃马尼 , 维什瓦纳特文卡特拉姆 , 阿伦·索马尼 :
变压器推理优化技术综述。 J.系统。 阿基特。 144 : 102990 ( 2023 ) [公元31年] 甄燮 , Siddhisanket Raskar公司 , 穆拉利·埃马尼 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 :
TrainBF：在AI加速器上使用BFloat16的高性能DNN训练引擎。 欧洲-保时捷 2023 : 458-473 [公元30年] 乐晨 , 裴洪林 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 廖春华 , 穆拉利·埃马尼 , 布朗尼斯·德苏宾斯基 :
LM4HPC：面向高性能计算中有效的语言模型应用。 综合水管理计划 2023 : 18-33 [公元29年] 高拉夫·维尔马 , Siddhisanket Raskar公司 , 甄燮 , 阿比德·马利克 , 穆拉利·埃马尼 , 芭芭拉·查普曼 :
跨异构特征的迁移学习，以高效生成张量程序。 ExHET@PPoPP项目 2023 : 2:1-2:6 [公元28年] 乐晨 , 仙忠鼎 , 穆拉利·埃马尼 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 裴洪林 , 廖春华 :
使用大型语言模型的数据竞赛检测。 SC研讨会 2023 : 215-223 [c27] 仙忠鼎 , 乐晨 , 穆拉利·埃马尼 , 廖春华 , 裴洪林 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 甄燮 , 阿尔贝托·塞尔帕 , 万都 :
HPC-GPT：为高性能计算集成大型语言模型。 SC研讨会 2023 : 951-960 [公元26年] 里特·巴里克 , Siddhisanket Raskar公司 , 穆拉利·埃马尼 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 :
描述Graphcore IPU架构上三角形计数的性能。 SC研讨会 2023 : 1949-1957 [i13] 高拉夫·维尔马 , 西迪桑基特·拉斯卡 , 谢真 , 阿比德·马利克 , 穆拉利·埃曼尼 , 芭芭拉·查普曼 :
跨异构特征的迁移学习，以高效生成张量程序。 CoRR公司 abs/2304.05430 ( 2023 ) [i12] 希尔皮卡 , 贝萨尼·卢施 , 穆拉利·埃马尼 , 菲利波·西米尼 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 迈克尔·帕普卡 , 马匡六 :
评估高保真HPC系统的多层次、多尺度可视化分析方法。 CoRR公司 abs/2306.09457 ( 2023 ) [i11] 乐晨 , 裴洪林 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 廖春华 , 穆拉利·埃马尼 , 布朗尼斯·德苏宾斯基 :
LM4HPC：在高性能计算中实现有效的语言模型应用。 CoRR公司 abs/2306.14979 ( 2023 ) [i10] 克里希纳·特贾·奇蒂·文卡塔（Krishna Teja Chitty-Venkata） , Sparsh米塔尔 , 穆拉利·埃马尼 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 阿伦·索马尼 :
变压器推理优化技术综述。 CoRR公司 abs/2307.07982 ( 2023 ) [第九章] 乐晨 , 仙忠鼎 , 穆拉利·埃马尼 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 裴洪林 , 廖春华 :
使用大型语言模型的数据竞争检测。 CoRR公司 abs/2308.07505 ( 2023 ) [i8] 穆拉利·埃马尼 , 萨姆·福尔曼 , 瓦鲁尼·萨斯特里 , 谢真 , Siddhisanket Raskar公司 , 威廉阿诺德 , 拉杰夫·塔库尔 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 迈克尔·帕普卡 :
新型AI加速器上大型语言模型的综合性能研究。 CoRR公司 abs/2310.04607 ( 2023 ) [i7] 宋帅文 , 邦妮·克鲁夫特 , 张敏佳 , 李从龙 , 陈石阳 , 张成明 , 田中将大 , 吴晓霞 , 杰夫·拉斯利 , 阿马尔·艾哈迈德·阿旺 , 康纳·霍姆斯 , 马丁·蔡 , 亚当·加纳姆 , 周忠柱 , 何玉雄 , 皮特·卢费连科 , 迪维亚·库马尔 , 乔纳森·韦恩 , 张瑞雄 , 西尔维斯特·科洛克 , 沃洛德米尔·弗拉戈夫 , 穆罕默德·阿尔库拉西 , 古斯塔夫·阿赫德里茨 , 克里斯蒂娜·弗洛里斯坦 , 克里斯蒂娜·内格里 , 拉奥·科塔马西 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 阿尔文德·拉马纳森 , 萨姆·福尔曼 , 凯尔·希佩 , 特洛伊·阿科曼诺 , 罗米特·莫利克 , 马克西姆·兹维亚金 , 亚历山大·布拉斯 , Bin Zhang（张斌） , 辛迪·奥罗斯科·博霍克斯 , 奥斯汀·克莱德 , 巴拉特·卡莱 , 丹尼尔·佩雷兹·里维拉 , Heng Ma公司 , 卡拉·曼恩 , 迈克尔·欧文 , J.格雷戈里·保洛斯基 , 洛根·T·沃德 , 瓦莱里·海奥特·萨森 , 穆拉利·埃马尼 , 甄燮 , 林殿根 , 毛利克·舒克拉 , 伊恩·福斯特 , 詹姆斯·戴维斯 , 迈克尔·帕普卡 , 托马斯·布雷廷 , 普拉桑娜·巴拉普拉卡什 , 吉娜·图拉西 , 约翰·古恩利 , 海蒂·A·汉森 , 托马斯·波托克 , 马西米利亚诺·卢波·帕西尼 , 凯特·伊万斯 , 丹露 , 道尔顿·D·伦加 , 尹俊奇 , 萨加尔·达什 , 王飞毅 , Mallikarjun Shankar公司 , 艾萨克·林加斯 , 小王 , 郭敬聪 , 张培（音译） , 明凡 , 刘思燕 , 阿道夫·霍西 , Shinjae Yoo先生 , 任一辉 , 邓肇怡 , 凯尔·费尔克 , 阿列克谢·斯维亚特科夫斯基 , 刘杭（Hang Liu） , 阿什温·M.阿吉 , 安吉拉·道尔顿 , 迈克尔·舒尔特 , 卡尔·舒尔茨 , 邓云田 , 聂伟力 , 乔什·罗梅罗 , 克里斯蒂安·达尔拉戈 , 阿拉什·瓦达特 , 肖朝伟 , 托马斯·吉布斯 , 阿尼玛·阿南德库玛 , 里克史蒂文斯 :
DeepSpeed4Science Initiative：通过复杂的人工智能系统技术实现大规模科学发现。 CoRR公司 abs/2310.04610 ( 2023 ) [i6] 仙忠鼎 , 乐晨 , 穆拉利·埃马尼 , 廖春华 , 裴洪林 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 谢真 , 阿尔贝托·塞尔帕 , 万都 :
HPC-GPT：为高性能计算集成大型语言模型。 CoRR公司 abs/2311.12833 ( 2023 ) 2022 [j5] 许海璐 , 裴洪林 , 穆拉利·埃马尼 , 李廷虎 , 廖春华 :
XUnified：指导GPU统一内存最佳使用的框架。 IEEE接入 10 : 82614-82625 ( 2022 ) 【j4】 克里希纳·特贾·奇蒂·文卡塔（Krishna Teja Chitty-Venkata） , 穆拉利·埃马尼 , 维什瓦纳特文卡特拉姆 , 阿伦·索马尼 :
神经架构对变形金刚的研究：综述。 IEEE接入 10 : 108374-108412 ( 2022 ) [j3] 安达·特里凡 , Defne Gorgun公司 , 迈克尔·萨利姆 , 李宗义 , 亚历山大·布拉斯 , 马克西姆·兹维亚金 , Heng Ma公司 , 奥斯汀·克莱德 , 克拉克 , 大卫·J·哈迪 , 汤姆·伯恩利 , 雷黄（Lei Huang） , 约翰·麦卡宾 , 穆拉利·埃马尼 , Hyenseung Yoo公司 , 尹俊奇 , 阿里斯泰迪斯 , 维沙尔·苏比亚 , 坦维尔·拉扎 , 刘芷绚 , 诺亚·特雷贝什 , 杰弗里·威尔斯 , Venkatesh迈索尔 , 汤姆·吉布斯 , 詹姆斯·菲利普斯 , S.Chakra Chennubhotla公司 , 伊恩·福斯特 , 里克史蒂文斯 , 阿尼玛·阿南德库玛 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 约翰·E·斯通 , Emad Tajkhorshid公司 , 莎拉·哈里斯 , 阿尔文德·拉马纳森 :
智能分辨率：将Cryo-EM与AI驱动的多分辨率模拟相结合，观察严重急性呼吸综合征冠状病毒-2复制转录机制的作用。 Int.J.高性能计算。 申请。 36 ( 5-6 ) : 603-623 ( 2022 ) [公元25年] 希尔皮卡 , 贝萨尼·卢施 , 穆拉利·埃马尼 , 菲利波·西米尼 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 迈克尔·帕普卡 , 马匡六 :
多保真高性能计算系统的深入分析。 CCGRID公司 2022 : 716-725 [公元24年] 高拉夫·维尔马 , 斯威坦·芬维娅 , 阿比德·马利克 , 穆拉利·埃马尼 , 芭芭拉·查普曼 :
深入学习{graph}编译器中编译器优化的神经架构软件探索。 穿越火线 2022 : 244-250 【c23】 Winson Chen（温森·陈） , 特里斯坦·范德布鲁根 , 裴洪林 , 廖春华 , 穆拉利·埃马尼 :
DataRaceBench基于转换器的相似性分析的早期经验。 SC下的正确性 2022 : 45-53 [c22] 帕特里克·J·弗林 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 廖春华 , 裴洪林 , 穆拉利·埃马尼 , 沈喜鹏 :
寻找可重用的机器学习组件来构建编程语言处理管道。 ECSA（轨道和研讨会） 2022 : 402-417 【c21】 克里希纳·特贾·奇蒂·文卡塔（Krishna Teja Chitty-Venkata） , 穆拉利·埃马尼 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 阿伦·索马尼 :
稀疏混合精度神经结构的有效设计空间探索。 高压直流电 2022 : 265至276 [公元20年] 资帆南 , 米蒂尔·戴夫 , 沈喜鹏 , 廖春华 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 裴洪林 , 穆拉利·埃马尼 :
基于交互式NLU-Powered Ontology的工作流合成，用于公平支持HPC。 华中科技大学@南卡罗来纳州 2022 : 29至40 [第19条] 甄燮 , Siddhisanket Raskar公司 , 穆拉利·埃马尼 :
通过GPU上的BFloat16进行面向精度的DNN培训。 IPDPS研讨会 2022 : 1084-1087 [c18] 穆拉利·埃曼尼 , 谢真 , Siddhisanket Raskar公司 , 瓦鲁尼·萨斯特里 , 威廉阿诺德 , 布鲁斯·威尔逊 , 拉杰夫·塔库尔 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 刘正春 , 迈克尔·帕普卡 , 辛迪·奥罗斯科·博霍克斯 , 瑞克·韦斯纳 , 李凯伦（Karen Li） , 永宁盛 , 云渡 , 张健（Jian Zhang） , 亚历山大·齐普利金 , 古尔达曼·哈拉 , 杰里米·福尔斯 , 罗摩克里希南·西瓦库玛 , 维多利亚·戈德索 , 阿德里安·马西亚斯 , 切坦·特库尔 , 马修·博伊德 :
针对深度学习工作负载的新型AI加速器的综合评估。 PMBS@SC 2022 : 13-25 [第17条] Jeyan Thiyagalingam先生 , 格雷戈·冯·拉舍夫斯基 , 尹俊奇 , 穆拉利·埃马尼 , 朱里·帕佩 , 格雷格·巴雷特 , 彼得·卢斯科（Piotr Luszczek） , 阿里斯泰迪斯 , 克里斯汀·柯克帕特里克 , 王飞毅 , 汤姆·吉布斯 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , Mallikarjun Shankar公司 , 杰弗里·福克斯 , 托尼·赫伊 :
人工智能科学基准：MLCommons科学工作组的努力。 ISC研讨会 2022 : 47-64 [第16条] 裴洪林 , 廖春华 , 温森·陈 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 穆拉利·埃马尼 , 许海璐 :
使机器学习数据集和模型公平用于HPC：方法论和案例研究。 TransAI公司 2022 : 128-134 [i5] 帕特里克·J·弗林 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 廖春华 , 裴洪林 , 穆拉利·埃马尼 , 沈喜鹏 :
寻找可重用的机器学习组件来构建编程语言处理管道。 CoRR公司 abs/2208.05596 ( 2022 ) [i4] E.A.韦尔塔 , 本·布莱西克 , L.凯瑟琳·布林森 , 克里斯托弗·E.布查德 , 丹尼尔·迪亚兹 , 卡特琳娜·多利奥尼 , 哈维尔·杜阿尔特 , 穆拉利·埃马尼 , 伊恩·福斯特 , 杰弗里·福克斯 , 菲利普·哈里斯 , 卢卡斯·海因里希 , Shantenu Jha公司 , 丹尼尔·卡茨 , Volodymyr V.Kindratenko公司 , 克里斯汀·柯克帕特里克 , 卡蒂·拉西拉·佩里尼 , 拉维·马杜里 , 马克·S·诺伊鲍尔 , 狐猴E.Psomopoulos , 师艾维克·罗伊 , 奥利弗·吕贝尔 , 赵志珍 , 朱瑞科 :
人工智能博览会：一个跨学科、国际、包容和多样的社区建设视角。 CoRR公司 abs/2210.08973 ( 2022 ) [i3] 裴洪林 , 廖春华 , 温森·陈 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 穆拉利·埃马尼 , 许海璐 :
使机器学习数据集和模型公平用于HPC：方法论和案例研究。 CoRR公司 abs/2211.02092 ( 2022 ) [i2] 余思兴 , 穆拉利·埃马尼 , 廖春华 , 裴洪林 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 沈喜鹏 , 阿里·贾内萨里 :
实现高性能计算中AI模型的无缝管理。 CoRR公司 abs/2212.06352 ( 2022 ) 2021 [注2] 穆拉利·埃马尼 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 科里·亚当斯 , 迈克尔·帕普卡 , 里克史蒂文斯 , 劳拉·弗洛雷斯库 , 苏姆蒂·贾拉思 , 部主管刘炜 , Tejas Nama公司 , 阿文德·苏吉思 , Volodymyr V.Kindratenko公司 , 安妮·C·埃尔斯特 :
使用SambaNova可重构数据流体系结构加速科学应用程序。 计算。 科学。 工程师。 23 ( 2 ) : 114-119年 ( 2021 ) [第15条] 史蒂文·法雷尔 , 穆拉利·埃马尼 , 雅各布·巴尔马 , 卢卡斯·德雷舍尔 , 亚历克桑德·德罗兹德 , 安德列亚斯·芬克 , 杰弗里·福克斯 , 大卫·坎特 , 托尔斯滕·库思 , 彼得·马特森 , 穆大伟 , 阿米特·鲁赫拉 , 肯托·佐藤 , 白田光一 , Tsuguchika Tabaru , 阿里斯泰迪斯·察里斯 , 扬·巴列夫斯基 , 本·卡明 , Takumi Danjo公司 , 延斯·多姆克 , 高崎富凯 , 福本直人 , 福岛达也（Tatsuya Fukushi） , 巴拉兹·杰罗菲 , Takumi Honda公司 , 今村俊彦（Toshiyuki Imamura） , 秋池正木（Akihiko Kasagi） , Kentaro Kawakami公司 , 舒黑库多 , 黑田昭史 , 马克西姆·马蒂纳索 , 松冈佐治 , 恩里克·门登萨 , Kazuki Minami公司 , Prabhat公羊 , 泽田隆 , Mallikarjun Shankar公司 , 汤姆·圣约翰 , 田口秋弘 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 穆罕默德·瓦希卜 , 山崎雅富美 , 尹俊奇 :
MLPerf™HPC：HPC系统科学机器学习的整体基准套件。 南卡罗来纳州MLHPC 2021 : 33-45 [第14条] 高拉夫·维尔马 , 穆拉利·埃马尼 , 廖春华 , 裴洪林 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 沈喜鹏 , 芭芭拉·M·查普曼 :
HPCFAIR：为HPC应用程序启用FAIR AI。 最大工作功率@秒 2021 : 58-68 [第13条] 廖春华 , 裴洪林 , 高拉夫·维尔马 , 特里斯坦·范德布鲁根 , 穆拉利·埃马尼 , 资帆南 , 沈喜鹏 :
HPC本体：为高性能计算管理训练数据集和AI模型建立统一的本体。 南卡罗来纳州MLHPC 2021 : 69-80 [第12条] 亚历山大·布拉斯 , 迈克尔·萨利姆 , 维沙尔·苏比亚赫 , Heng Ma公司 , 穆拉利·埃马尼 , 安达·特里凡 , 奥斯汀·R·克莱德 , 科里·亚当斯 , 托马斯·乌拉姆 , Hyun Seung Yoo先生 , 安德鲁·霍克 , 刘芷绚 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 阿尔文德·拉马纳森 :
Stream-AI-MD：异构计算平台的流式AI驱动的自适应分子模拟。 PASC公司 2021 : 6:1-6:13 [i1] 史蒂文·法雷尔 , 穆拉利·埃马尼 , 雅各布·巴尔马 , 卢卡斯·德雷舍尔 , 亚历克桑德·德罗兹德 , 安德列亚斯·芬克 , 杰弗里·福克斯 , 大卫·坎特 , 托尔斯滕·库思 , 彼得·马特森 , 穆大伟 , 阿米特·鲁希拉 , 肯托·佐藤 , 白田光一 , 筑谷由香（Tsuguchika Tabaru） , 阿里斯泰迪斯 , 扬·巴列夫斯基 , 本·卡明 , Takumi Danjo公司 , 延斯·多姆克 , 高崎富凯 , 福本直人 , 福岛达也（Tatsuya Fukushi） , Balazs Gerofi公司 , Takumi Honda公司 , 今村俊彦（Toshiyuki Imamura） , 秋池正木（Akihiko Kasagi） , Kentaro Kawakami公司 , 舒黑库多 , 黑田昭史 , 马克西姆·马丁纳索 , 松冈佐治 , 恩里克·门登萨 , Kazuki Minami公司 , Prabhat公羊 , 佐田隆志 , Mallikarjun Shankar公司 , 汤姆·圣约翰 , 田口秋弘 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 穆罕默德·瓦希卜 , 山崎雅富美 , 尹俊奇 :
MLPerf HPC：HPC系统科学机器学习的整体基准套件。 CoRR公司 abs/2110.11466 ( 2021 ) 2020 [j1] Sourav Chakraborty公司 , 伊格纳西奥·拉古纳 , 穆拉利·埃马尼 , 凯瑟琳·M·莫赫罗 , Dhabaleswar K.熊猫 , 马丁·舒尔茨 , 哈里·苏布拉莫尼 :
EReinit：针对批量同步MPI应用程序的可扩展高效容错。 Concurr。 计算。 实际。 支出。 32 ( 三 ) ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第11条] 希尔皮卡 , 贝萨尼·卢施 , 穆拉利·埃马尼 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 迈克尔·帕普卡 , 马匡六 :
MELA：用于研究高保真HPC系统日志的可视化分析工具。 南卡罗来纳州DAAC 2019 : 13-18 [第10条] 许海璐 , 穆拉利·埃马尼 , 林佩鸿 , 李廷虎 , 廖春华 :
机器学习指导GPU统一内存的优化使用。 在SC条件下的MCHPC 2019 : 64-70 2018 【c9】 贾亚拉曼·J·蒂亚加拉扬 , 尼基尔·贾恩 , 拉西尔·阿尼鲁德 , 阿尔弗雷多·吉梅内斯 , 拉胡尔·斯里达尔 , 阿尼鲁达·马拉特 , 王涛（音译） , 穆拉利·埃马尼 , Abhinav Bhatele公司 , 托德·甘布林 :
快速调整的引导参数空间探索。 内部控制系统 2018 : 385-395 【c8】 苏丹纳林 , 安东尼·斯杰勒姆 , 伊格纳西奥·拉古纳 , 马修·谢恩·法默 , 凯瑟琳·莫罗 , 穆拉利·埃马尼 :
MPI阶段：检查批量同步应用程序的MPI状态。 欧洲MPI 2018 : 13:1-13:11 【c7】 拉里萨·斯托尔茨福斯 , 穆拉利·埃马尼 , 裴洪林 , 廖春华 :
使用预测建模在GPU内存层次结构中进行数据布局优化。 南卡罗来纳州MCHPC 2018 : 45-49 【c6】 阿卜杜拉·沙胡内斯·巴里女士 , 拉里萨·斯托尔茨福斯 , 裴洪林 , 廖春华 , 穆拉利·埃马尼 , 芭芭拉·M·查普曼 :
数据布局优化是否仍与较新的GPU相关？ PMBS@SC公司 2018 : 83-96 2016 【c5】 布鲁诺·博丹 , 路易吉·纳尔迪 , M.泽珊·齐亚 , 哈里·瓦格斯塔夫 , 戈文德·斯雷卡·谢诺伊 , 穆拉里·克里希纳·埃马尼 , 约翰·马沃 , 克里斯托斯·科采利迪斯 , 安迪·尼斯贝特 , 米凯尔·卢扬 , 比约恩·弗兰克 , 保罗·H·J·凯利 , 迈克尔·F·P·奥博伊尔 :
在3D场景理解中，将算法参数集成到基准测试和设计空间探索中。 PACT公司 2016 : 57-69 【c4】 穆拉里·克里希纳·埃马尼 :
映射混合泳：具有不同优化目标的自适应并行映射。 LCPC公司 2016 : 299-313 2015 【b1】 穆拉里·克里希纳·埃马尼 :
使用机器学习的动态环境中的自适应并行映射。 英国爱丁堡大学， 2015 [c3] 穆拉利·克里希纳·埃曼尼 , 迈克尔·F·P·奥博伊尔 :
庆祝多样性：动态环境中运行时映射的专家混合方法。 PLDI公司 2015 : 499-508 2014 【c2】 穆拉里·克里希纳·埃马尼 , 迈克尔·F·P·奥博伊尔 :
基于变化检测的并行映射：利用离线模型和在线适应。 LCPC公司 2014 : 208-223 2013 【c1】 穆拉里·克里希纳·埃马尼 , 郑旺（音） , 迈克尔·F·P·奥博伊尔 :
在存在外部工作负载的情况下，智能、自适应地映射并行性。 CGO公司 2013 : 13:1-13:10
合著者索引
