Resumen

El creciente uso de grafos en muchos campos ha generado un amplio interés en el desarrollo de programas de análisis de grafos de alto nivel. Las implementaciones existentes en GPU tienen un rendimiento limitado sin comprometer la productividad. HPGraph, nuestro marco de análisis de grafos a granel síncrono de alto rendimiento basado en la GPU, proporciona una abstracción centrada en el mapeo de programas de vértices a operaciones generalizadas de matriz dispersa en la GPU como backend. HPGraph logra un equilibrio entre rendimiento y productividad al acoplar primitivas de cómputo en GPU de alto rendimiento y estrategias de optimización con un modelo de programación de alto nivel para que los usuarios implementen varios algoritmos de grafos con relativamente poco esfuerzo. Evaluamos el rendimiento de HPGraph para cuatro primitivas de gráficos (BFS, SSSP, PageRank y TC). Nuestros experimentos muestran que HPGraph iguala o incluso supera el rendimiento de bibliotecas de gráficos en GPU de alto rendimiento como MapGraph, nv

• Materias:Algoritmo de agrupamiento Reconocimiento de caracteres Reconocimiento de entidades nombradas Algoritmos de recomendación Tecnologías de contenedores
• Subjects:Clustering algorithm Character recognition Named entity recognition Recommendation algorithms Container technologies
• Palabras claves:Gráfico; GPU; HPGraph; Rendimiento; Productividad; Algoritmos
• Keywords:Graph; GPU; HPGraph; Performance; Productivity; Algorithms