Significantly Improving Lossy Compression for Scientific Data Sets Based on Multidimensional Prediction and Error-Controlled Quantization

Today's HPC applications are producing extremely large amounts of data, such that data storage and analysis are becoming more challenging for scientific research. In this work, we design a new error-controlled lossy compression algorithm for large-scale scientific data. Our key contribution is...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings - IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium s. 1129 - 1139
Hlavní autoři:	Dingwen Tao, Sheng Di, Zizhong Chen, Cappello, Franck
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.05.2017
Témata:	Adaptation models Compression algorithms Data models Encoding Measurement Predictive models Quantization (signal)
ISSN:	1530-2075
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!