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Techniques for modeling large-scale HPC I/O workloads., , , , , , , , , und . PMBS@SC, Seite 5:1-5:11. ACM, (2015)Taming parallel I/O complexity with auto-tuning., , , , , , , und . SC, Seite 68:1-68:12. ACM, (2013)A multi-level approach for understanding I/O activity in HPC applications., , , und . CLUSTER, Seite 1-5. IEEE Computer Society, (2013)Dynamic Model-Driven Parallel I/O Performance Tuning., , , , und . CLUSTER, Seite 184-193. IEEE Computer Society, (2015)Improving parallel I/O autotuning with performance modeling., , , , und . HPDC, Seite 253-256. ACM, (2014)Optimizing I/O Performance of HPC Applications with Autotuning., , , und . ACM Trans. Parallel Comput., 5 (4): 15:1-15:27 (2019)Optimizing the Barnes-Hut algorithm in UPC., , und . SC, Seite 75:1-75:11. ACM, (2011)Integrating CyberGIS gateway with Windows Azure: a case study on MODFLOW groundwater simulation., , , , und . GIS-HPDGIS, Seite 26-29. ACM, (2011)Pattern-driven parallel I/O tuning., , , und . PDSW@SC, Seite 43-48. ACM, (2015)Optimizing parallel I/O performance of HPC applications. University of Illinois Urbana-Champaign, USA, (2015)