1(数学工程与先进计算国家重点实验室 江苏无锡 214125); 2(国家并行计算机工程技术研究中心 北京 100190) (sun.rujun@meac-skl.cn)
出版日期: 2019-02-01基金资助:国家自然科学基金项目(9143020017)；国家重点研发计划项目(2017YFB0202001)Consistency Based Iterating Models in Graph Computing
Sun Rujun1, Zhang Lufei1, Hao Ziyu1, Chen Zuoning21(State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing, Wuxi, Jiangsu 214125); 2(National Research Center of Parallel Computer Engineering and Technology, Beijing 100190)
Online: 2019-02-01摘要/Abstract
摘要： 迭代计算是数值计算中有效的逼近方式，能够拟合多种计算模型.在大数据分析领域尤其是图计算中，迭代计算能够抽象描述大部分图算法，对结构化数据挖据和关联分析至关重要.随着数据规模的增长，很多精确算法的时空复杂度已经难以满足现实需求，迭代计算的算法越来越丰富.并行迭代是图计算的主要实现形式，已有的图并行策略大多数是同步模型，少量异步模型，对于一致性约束条件下的迭代研究较少.研究内容重点关注图计算模型中迭代执行技术，分析了同步迭代和异步迭代的适用性，以及不同一致性下的异步迭代方式，针对已有异步迭代方式的不足提出了自适应的弱一致异步执行模型，并进行了验证性实验.实验证明：该模型能有效提高部分图算法的执行效率，尤其是收敛速度和效果.
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