基于GPU的大数据图计算研究现状与挑战

• 作者: 贾晨
• 来源期刊: 江苏通信
• 关键词: 大规模图数据 图计算 GPU 加速
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 大数据、云计算、网信安全及其他新技术——创新与发展
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 字数: 4453字
• 语种: 中文

摘要

在大规模图数据处理中,现有研究工作基于GPU多线程、高并发性的计算模式,提出了多种加速图计算的优化方案,但是缺少系统对比分析,且很少将图计算优化结果与实际应用相联系.本文介绍并分析了图计算算法、图计算系统、图计算应用等计算核心的不同优化方案,实现了图计算算法中应用广泛的强连通图检测算法与已知图计算系统中效果最好的Gunrock系统,并与基于CPU的图算法、图系统进行性能对比;同时,结合实验结果,分析了图计算任务中面临的图数据结构倾斜、并行化程度低、工作负载不平衡、数据通信瓶颈等挑战,展望了未来研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾晨	国家计算机网络与信息安全管理中心江苏分中心	2	0	0.0	0.0