GI LogoGI Logo
  • Anmelden
Digitale Bibliothek
    • Gesamter Bestand

      • Bereiche & Sammlungen
      • Titel
      • Autor
      • Erscheinungsdatum
      • Schlagwort
    • Diese Sammlung

      • Titel
      • Autor
      • Erscheinungsdatum
      • Schlagwort
Digital Bibliothek der Gesellschaft für Informatik e.V.
GI-DL
    • English
    • Deutsch
  • Deutsch 
    • English
    • Deutsch
Dokumentanzeige 
  •   Startseite
  • Lecture Notes in Informatics
  • Proceedings
  • BTW - Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web
  • P331 - BTW2023- Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web
  • Dokumentanzeige
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
  •   Startseite
  • Lecture Notes in Informatics
  • Proceedings
  • BTW - Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web
  • P331 - BTW2023- Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web
  • Dokumentanzeige

WebTensor: Towards high-performance raster data analysis in the browser

Autor(en):
Naumann, Lucas Fabian [DBLP]
Zusammenfassung
We present WebTensor, a chunked tensor implementation for WebAssembly (Wasm) compiled from C++ and designed to efficiently analyze raster data directly in the browser. WebTensor allows loading (chunked) data from various backends, manipulating it by aggregations and forwarding computed results in a zero-copy manner to JavaScript so that they can be further processed or visualized. We demonstrate the performance advantages of WebTensor by benchmarking data access and aggregation operations, and compare it against a JavaScript version of Webtensor compiled from the same C++ code.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Naumann, L. F., (2023). WebTensor: Towards high-performance raster data analysis in the browser. In: König-Ries, B., Scherzinger, S., Lehner, W. & Vossen, G. (Hrsg.), BTW 2023. Gesellschaft für Informatik e.V.. DOI: 10.18420/BTW2023-75
@inproceedings{mci/Naumann2023,
author = {Naumann, Lucas Fabian},
title = {WebTensor: Towards high-performance raster data analysis in the browser},
booktitle = {BTW 2023},
year = {2023},
editor = {König-Ries, Birgitta AND Scherzinger, Stefanie AND Lehner, Wolfgang AND Vossen, Gottfried} ,
doi = { 10.18420/BTW2023-75 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {}
}
DateienGroesseFormatAnzeige
C4-5.pdf414.9Kb PDF Öffnen

Sollte hier kein Volltext (PDF) verlinkt sein, dann kann es sein, dass dieser aus verschiedenen Gruenden (z.B. Lizenzen oder Copyright) nur in einer anderen Digital Library verfuegbar ist. Versuchen Sie in diesem Fall einen Zugriff ueber die verlinkte DOI: 10.18420/BTW2023-75

Haben Sie fehlerhafte Angaben entdeckt? Sagen Sie uns Bescheid: Feedback abschicken

Mehr Information

DOI: 10.18420/BTW2023-75
ISBN: 978-3-88579-725-8
Datum: 2023
Sprache: en (en)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • WebAssembly
  • Raster Data
  • Tensor Processing
  • Visual Analytics
Sammlungen
  • P331 - BTW2023- Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web [80]

Zur Langanzeige


Über uns | FAQ | Hilfe | Impressum | Datenschutz

Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Kontakt: Geschäftsstelle der GI
Diese Digital Library basiert auf DSpace.

 

 


Über uns | FAQ | Hilfe | Impressum | Datenschutz

Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Kontakt: Geschäftsstelle der GI
Diese Digital Library basiert auf DSpace.