【摘 要】
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图划分是大图数据并行计算的基础,目前主要采用分布式算法实现大图划分.非易失存储器(Non-Volatile Memory,NVM)速度接近动态随机存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM)
【机 构】
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重庆大学计算机学院,昆士兰大学信息技术与电子工程系布里斯班4072
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1402400);重庆市社会事业与民生保障科技创新专项(cstc2017shmsA0641);国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2015AA015308);重庆市重点产业共性关键技术创新专项(cstc2017zdcy-zdyxx0047);重庆市技术创新与应用示范(产业类重点研发)项目(cstc2018jszx-cyzdX0086);中央高校项目(201
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图划分是大图数据并行计算的基础,目前主要采用分布式算法实现大图划分.非易失存储器(Non-Volatile Memory,NVM)速度接近动态随机存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM),且具有低功耗、高密度、低时延等优点,本文针对分布式图划分算法难以分析和调试等问题,设计了基于混合内存的单机图划分算法框架.作者提出了基于邻边结构的图划分结果动态缓存管理策略(AeFdy),以提高缓存区邻居节点的搜索效率.在17种真实应用数据上的实验结果表明,采用新方法的平均图划分速度是
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