一种基于GPU的图分析算法通用优化方法技术

本发明专利技术涉及图计算技术领域，是一种基于GPU的图分析通用优化方法及装置，解决了GPU并行图分析算法的性能瓶颈问题。本发明专利技术的方法包括：数据集预处理操作：去除图数据的冗余部分，并统一数据集格式；数据分块重排序操作：将数据集分块后，对块内顶点按照出度进行重排序，并将重排序后的图以CSR压缩格式表示；GPU共享内存缓存热顶点操作：利用重排序后的热顶点分布方式，将热顶点的属性数据缓存在GPU端的共享内存中。本方法可以增强图数据的空间局部性，实现图的热顶点共享同一缓存块并驻留在GPU端，避免了热顶点在内存不足时被频繁驱逐造成的性能损失，提高了图分析程序的运行效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GPU的图分析算法通用优化方法


[0001]本专利技术涉及图计算
，是一种面向CPU
‑
GPU异构存储系统的图分析通用优化方法及装置。具体涉及对图数据集进行重排序操作以增强数据的空间局部性，而后通过GPU共享内存缓存图的热顶点数据以提升图算法的执行效率。

技术介绍

[0002]作为计算机科学中的一种重要的数据结构，图可以利用抽象的方式建模各类场景中的复杂关系，因此目前图处理与分析技术被广泛应用于社会生活的诸多领域中，例如计算机生物学、社交网络分析、神经网络等领域。
[0003]为了应对众多领域中的大型图分析需求，研究人员致力于开发用于图处理操作的高效率并行图分析算法。由于图形处理单元GPU具有良好的可编程性以及高带宽、高吞吐量等特性，其已成为加速图处理与分析的重要平台。与基于CPU的最新图处理系统相比，基于GPU的图处理系统可以将程序性能提高多个数量级。
[0004]虽然GPU在高效运行图分析算法方面展现出明显的优势，但是面对不断增长的图形大小，以及图数据分布的高度偏斜特性，GPU在处理大型图时仍本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GPU的图分析算法通用优化方法，其特征在于实施步骤为：(1)数据集预处理步骤，读取原始图数据集文件后，去除数据集中与图数据无关的内容及注释，统一数据行之间的分隔符，并将预处理后的数据集保存到CSV文件中，从而得到分析程序可识别的图数据集文件；(2)数据重排序阶段，将数据集等分为若干个数据块，并在数据块内对图顶点进行重排序；(3)热顶点缓存阶段，利用GPU高速共享内存进行热顶点数据的缓存设置，从而将热顶点驻留在GPU端。2.根据权利要求1所述的一种基于GPU的图分析算法通用优化方法，其特征在于本方法在数据集重排序阶段进行的以下操作：(1)将数据集等分为若干个数据块，并在数据块内部对图顶点按照出度进行分块重排序，从而在集中...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵瑾，陈浩，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：