cuSZ: An Efficient GPU-Based Error-Bounded Lossy Compression Framework for Scientific Data
Presenter: Jiannan Tian
Authors: Jiannan Tian (Washington State University), Sheng Di (Argonne National Laboratory), Kai Zhao (University of California, Riverside), Cody Rivera (The University of Alabama), Megan Hickman Fulp (Clemson University), Robert Underwood (Clemson University), Sian Jin (Washington State University), Xin Liang (University of California, Riverside), Jon Calhoun (Clemson University), Dingwen Tao (Washington State University), Franck Cappello (Argonne National Laboratory)
Conference: PACT'20
Software: https://github.com/szcompressor/cuSZ
Webpage: http://szcompressor.org/
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «cuSZ: An Efficient GPU-Based Error-Bounded Lossy Compression Framework for Scientific Data», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.