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Prof. Dr.-Ing. Richard Membarth

Adresse (Saarbrücken)

Publikationen

Michael Kenzel; Stefan Lemme; Richard Membarth; Matthias Kurtenacker; Hugo Devillers; Markus Steinberger; Philipp Slusallek

In: Proceedings of the 37th IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS). IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS-2023), May 15-19, St. Petersburg, FL, USA, Pages 736-745, IEEE, 5/2023.

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Manuela Schuler; Richard Membarth; Philipp Slusallek

In: David Kaeli (Hrsg.). ACM Transactions on Architecture and Code Optimization (TACO), Vol. 20, No. 1, Pages 17:1-17:25, ACM, 12/2022.

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Xiang Xu; Lu Wang; Arsène Pérard-Gayot; Richard Membarth; Cuiyu Li; Chenglei Yang; Philipp Slusallek

In: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG), Vol. 30, No. 2, Pages 1489-1501, IEEE, 11/2022.

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Profil

  • IntelSaar_SDGP

    Software-Defined Graphics Pipelines

    3D-Anwendungen setzen zunehmend Verfahren zur Bildsynthese ein, die sich nicht mehr mit der traditionellen Rendering-Pipeline der heutigen Grafikhardware realisieren lassen. Hierbei kommen…

  • SolarEnvelopeCenter

    Planungsunterstützung für die Solarisierung der Gebäudehülle in Neubau und Bestand

    Teilvorhaben: Visualisierung

    Im Projekt werden technisch, ökonomisch und architektonisch vorteilhafte Grundlösungen für die Solarisierung der Gebäudehülle erarbeitet und digital bereitgestellt,…

    SolarEnvelopeCenter
  • PRIME

    Predictive Rendering in Manifacture and Engineering

    Das Projekt PRIME steht für Predictive Rendering in Manufacture and Engineering und zielt darauf ab, ein innovatives Training Network aufzubauen, in dem Promovenden Fertigkeiten und Protokolle…

  • RENEGADE

    Enabling Interactive Glare Risk Assessment for Building Design

    Eine der wichtigsten Funktionen von Fenstersystemen, die eine Änderung der Fassade durch den Benutzer auslöst, ist der Schutz vor Tageslichtblendung. Modernste Blendungsbewertungstechniken erfordern…

  • MetaDL

    AI Lab for Metaprogramming in Deep Learning

    MetaDL ist ein vom BMBF gefördertes Projekt im Gebiet "Künstliche Intelligenz". Im Rahmen des MetaDL Projekts wollen wir Code für KI-Anwendungen auf einer Vielzahl von Systemen mit Beschleunigern…

    MetaDL
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