基于GPU的大尺度网络零模型分组生成并行算法

• 作者: 卢罡 李欢 郭俊霞
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 零模型 随机置乱 图形处理单元 并行计算
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 93-99
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 5434字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2016.01.019

摘要

为解决生成大尺度网络的零模型时间效率较低的问题,利用数据分组思想,针对生成0阶、1阶、2阶网络零模型的随机置乱算法提出基于GPU的并行化实现.并行化过程中,设计不重复分配原则,以及存在性替换、重复性替换策略避免无效置乱.基于常用的网络拓扑指标以及网络随机化程度,验证并行算法的有效性,验证结果表明,并行的分组置乱算法相比传统的串行算法提高了时间效率,针对GPU显存无法一次性容纳的大尺度网络,能快速生成其相应的零模型,为大尺度网络零模型的研究提供了一种高效的解决方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢罡	北京化工大学信息科学与技术学院	19	80	5.0	7.0
2	郭俊霞	北京化工大学信息科学与技术学院	15	79	5.0	8.0
3	李欢	北京化工大学信息科学与技术学院	5	37	4.0	5.0