【摘 要】
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图计算能够挖掘事物之间潜在不易洞察的行为和联系,广泛应用于服务推荐、欺诈检测、风投分析、市场营销、疾病建模等领域。随着互联网等领域的发展,图数据规模爆炸增长的同时,各种图分析算法不断涌现。在图处理平台上,大量图算法并发地对共享的图结构进行处理,形成了并发图分析任务。与CPU相比,GPU具有更强的并行计算能力,因此由CPU和GPU组成的异构环境更适合大规模图处理。然而,在当前的GPU图计算系统中,并
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图计算能够挖掘事物之间潜在不易洞察的行为和联系,广泛应用于服务推荐、欺诈检测、风投分析、市场营销、疾病建模等领域。随着互联网等领域的发展,图数据规模爆炸增长的同时,各种图分析算法不断涌现。在图处理平台上,大量图算法并发地对共享的图结构进行处理,形成了并发图分析任务。与CPU相比,GPU具有更强的并行计算能力,因此由CPU和GPU组成的异构环境更适合大规模图处理。然而,在当前的GPU图计算系统中,并发图分析任务独立地沿着不同的路径访问共享图,由于严重的数据带宽竞争和缓存干扰,导致较高的访存计算比,降低系统吞吐率。为解决上述问题,实现了数据驱动的并发图分析任务执行机制,支持高效的并发图计算。首先,为多GPU节点建立异步通信机制,实现图算法的异步执行模型,避免同步编程模型的大量同步开销;其次,在GPU的本地计算阶段实现数据驱动的并发图分析任务执行机制,将图数据划分成大小合适的块,按照一定的顺序载入缓存中,然后触发多个相关任务并发处理,减少总的数据访问需求;最后,实现了一个图划分块调度器,最大化并发图分析任务数据访问的关联性;此外,通过给待处理的顶点赋予优先级解决异步编程模型可能导致的冗余计算问题。实验结果验证了该GPU图计算系统能够减少并发图计算任务的数据访问开销,与现有的系统Groute相比,提高了并发图分析任务的吞吐率5.26倍。
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