基于GPU的子图匹配优化技术

• 作者: 孟轲 林志恒 谭光明
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 子图匹配 图挖掘 图形处理单元(GPU) 高性能 图处理
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 1-12
• 页数: 12页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2022.01.001

摘要

为了解决图挖掘应用中子图匹配任务的性能问题,本文提出了一种基于图形处理单元(GPU)的顶点预剪枝子图匹配系统(GVSM).GVSM采用黑名单剪枝算法和调度排序来减少冗余搜索.利用前缀树数据结构,GVSM可以对中间结果进行压缩,以便快速索引并降低内存消耗.GVSM将子图匹配的搜索部分卸载到GPU上执行,通过设计软件流水线进行重叠计算和数据移动,在PCI-E接口传输数据图拓扑数据的同时激活中央处理器(CPU)与GPU上的计算,并用动态负载均衡的方法减少计算资源的浪费.实验结果表明,本文方法能够有效提升子图匹配算法的性能,GVSM在性能上相比国际同类算法有显著提升,并且能处理更大规模的数据.