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众核平台上广度优先搜索算法的优化
被引量:
3
1
作者
徐启泽
韩文廷
+1 位作者
陈俊仕
安虹
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第1期314-319,共6页
图算法在多个领域具有重要的应用价值。随着社会信息化程度的提高,需要处理的图数据量越来越大,图算法的性能已成为研究热点。广度优先搜索算法是一种重要的图算法,研究它的性能优化技术可以为其他图算法的性能优化提供借鉴。目前,在新...
图算法在多个领域具有重要的应用价值。随着社会信息化程度的提高,需要处理的图数据量越来越大,图算法的性能已成为研究热点。广度优先搜索算法是一种重要的图算法,研究它的性能优化技术可以为其他图算法的性能优化提供借鉴。目前,在新一代Xeon Phi众核处理器上的工作均基于自顶向下算法且没有考虑到非均匀访存(NUMA)对性能的影响。文中以混合广度优先搜索算法为基础,结合NUMA拓扑结构,从任务分配、向量化和数据预处理3个方面展开优化,在Xeon Phi平台上设计并实现了高性能并行广度优先搜索算法。一系列实验结果表明,优化后的算法在不同规模的测试数据上与Graph500官方优化的算法相比取得了50%~145%的性能提升。
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关键词
广度优先搜索
众核架构
非均匀访存
向量化
性能优化
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职称材料
题名
众核平台上广度优先搜索算法的优化
被引量:
3
1
作者
徐启泽
韩文廷
陈俊仕
安虹
机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第1期314-319,共6页
基金
国家重点研发计划(2016YFB0201902)资助
文摘
图算法在多个领域具有重要的应用价值。随着社会信息化程度的提高,需要处理的图数据量越来越大,图算法的性能已成为研究热点。广度优先搜索算法是一种重要的图算法,研究它的性能优化技术可以为其他图算法的性能优化提供借鉴。目前,在新一代Xeon Phi众核处理器上的工作均基于自顶向下算法且没有考虑到非均匀访存(NUMA)对性能的影响。文中以混合广度优先搜索算法为基础,结合NUMA拓扑结构,从任务分配、向量化和数据预处理3个方面展开优化,在Xeon Phi平台上设计并实现了高性能并行广度优先搜索算法。一系列实验结果表明,优化后的算法在不同规模的测试数据上与Graph500官方优化的算法相比取得了50%~145%的性能提升。
关键词
广度优先搜索
众核架构
非均匀访存
向量化
性能优化
Keywords
Breadth-first search
Many-core architecture
NUMA
Vectorization
Performance optimization
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
众核平台上广度优先搜索算法的优化
徐启泽
韩文廷
陈俊仕
安虹
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
3
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职称材料
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