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摘要:
相对于传统应用,大数据应用表现出并行性高、访存数据量大、访存模式不规则、程序访存时空局部性差等特性,对传统的计算机体系结构提出了新的挑战.Graph500是评测计算机系统大数据处理能力的基准测试排名,BFS算法是GraphS00的核心程序,是典型的数据密集型应用.从1-D数据划分、优化的混合算法设计和远程通信方式设计三个方面开展研究,在课题组设计的大数据处理并行结构原型系统上设计实现了多节点的并行BFS算法,在222顶点、226边的数据规模下取得了803.8 MTEPS的性能,并在此基础上进行多节点并行BFS算法的性能测试分析,为进一步的研究工作奠定了基础.
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文献信息
篇名 并行原型系统上BFS算法设计实现与测试分析
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 大数据处理 Graph500 并行BFS 并行结构原型系统 性能测试分析
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 高性能计算
研究方向 页码范围 27-34
页数 8页 分类号 TP302
字数 5014字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐玉华 国防科学技术大学计算机学院 28 150 8.0 10.0
2 易晓东 国防科学技术大学计算机学院 5 59 2.0 5.0
3 衡冬冬 国防科学技术大学计算机学院 1 2 1.0 1.0
4 刘向阳 国防科学技术大学计算机学院 1 2 1.0 1.0
5 周侗 国防科学技术大学计算机学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
大数据处理
Graph500
并行BFS
并行结构原型系统
性能测试分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
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11
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59030
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