【技术实现步骤摘要】
一种GPU上的图计算数据划分方法
本专利技术涉及图计算领域。因为图中结点度分布高度不均衡，所以在GPU上实现的图计算系统会与GPU的单指令多数据(SingleInstructionMultipleData)执行模式相互冲突，无法充分利用GPU的并行能力。本专利提出的数据划分方法，通过在原图基础上构建一个度分布较为均衡的虚拟图来代替原图参与计算，从而缓和图计算系统与SIMD执行模式的冲突，加速相关的图计算应用。
技术介绍
随着互联网的快速发展，特别是移动互联网的出现，导致图的数据规模越来越大，图的结构也越来越复杂。图是一种应用广泛的数据结构，可以把现实中很多问题抽象为图计算问题来进行分析和计算。把大量个体看作结点，各个结点之间可能产生关系，这种个体和个体之间的关系就可以用图的形式表示出来。比如说社交网络、网页链接、物流路径等，这些领域都可以利用图数据来分析计算现实中的问题。图的应用不仅广泛，而且图的规模也越来越大。如何在这些大规模的图上实现高效的图计算系统已经成为一个紧迫而有价值的问题。随着图计算领域的发展，越来越多的...
【技术保护点】
1.一种图计算数据划分的方法。其特征是：通过在原图基础上构建一个度分布较为均衡的虚拟图来代替原图参与计算，从而缓和图计算系统与GPU单指令多数据(SingleInstruction Multiple Data)执行模式的冲突，加速相关的图计算应用。步骤如下：/n(1)输入参数处理。处理输入的参数，给相应的变量赋值。/n(2)读取原图数据。读取原图数据，将各结点的信息存储起来。/n(3)数据分区。根据GPU的数量，确定分区数，将原图数据进行分区。/n(4)构建虚拟图。在各分区上，按照一定的规则，构建虚拟图。/n
【技术特征摘要】
1.一种图计算数据划分的方法。其特征是：通过在原图基础上构建一个度分布较为均衡的虚拟图来代替原图参与计算，从而缓和图计算系统与GPU单指令多数据(SingleInstructionMultipleData)执行模式的冲突，加速相关的图计算应用。步骤如下：
(1)输入参数处理。处理输入的参数，给相应的变量赋值。
(2)读取原图数据。读取原图数据，将各结点的信息存储起来。
(3)数据分区。根据GPU的数量，确定分区数，将原图数据进行分区。
(4)构建虚拟图。在各分区上，按照一定的规则，构建虚拟图。
2.根据权利要求1所述的方法，需要对输入的参数，进行处理，并给相应的变量赋值，其特征如下：
(1)首先读取参数，参数中包括了参与运算的GPU总数、各分区的DeviceMemory内存大小、各计算节点的Zero-copyMemory内存大小、图数据路径。
(2)根据参数中的信息，获得参与运算的GPU总数G，分区数等于G，一个GPU对应一个分区。
(3)根据参数中的信息，确认各GPU显存中用作DeviceMemory内存的大小，DeviceMemory用来存储各分区上需要处理的图数据。
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