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申请/专利权人：湖南大学
申请日：2021-12-01
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN114117150B
主分类号：G06F16/903
分类号：G06F16/903;G06F16/901
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.03.18#实质审查的生效;2022.03.01#公开
摘要：本发明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。
主权项：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，其特征在于在数据集重排序阶段进行的以下操作：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，从而在集中存储热顶点的同时保留图的原始时间空间缓存局部性；数据集的分块数根据数据集大小、图数据分布方式进行指定，提供1、2、4、.......、512个分块数目的选择，每个数据块内的顶点个数为总顶点数分块数；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，其特征在于本方法在热顶点缓存阶段中进行的以下操作：在每个GPU的计算单元中都分配一块共享内存空间，用于热顶点数据的缓存操作；通过对图数据的重用模式进行分析，将具有高重用性的热顶点的属性数据作为GPU缓存的目标数据；利用重排序操作中生成的热顶点的分布方式，将不同数据块内的热顶点属性数据映射到不同GPU计算单元的共享内存中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于GPU的图分析算法通用优化方法
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