(国防科技大学计算机学院 长沙 430017) (xinbiaogan@nudt.edu.cn)
出版日期: 2021-03-01基金资助:国家数值风洞项目(NNW2019ZT6-B21, NNW2019ZT6-B20, NNW2019ZT5-A10);国家重点研发计划项目(2018YFB0204301);湖南省自然科学基金项目(2020JJ4669);并行分布式处理实验室基金项目(6142110190206, 6142110180203)Bidirectional-Bitmap Based CSR for Reducing Large-Scale Graph Space
Gan Xinbiao, Tan Wen, Liu Jie(College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha 410073)
Online: 2021-03-01Supported by:This work was supported by the National Numerical Wind Tunnel Project (NNW2019ZT6-B21, NNW2019ZT6-B20, NNW2019ZT5-A10), the National Key Research and Development Program of China (2018YFB0204301), the Hunan Provincial Natural Science Foundation of China (2020JJ4669), and the Foundation of Parallel and Distributed Processing Laboratory (6142110190206, 6142110180203).摘要/Abstract
摘要： 大数据时代, Graph500是评测超级计算机处理数据密集型应用能力的重要工具, E级验证系统的图遍历处理能力主要受限于内存空间和访存带宽, 尤其是内存空间利用率直接决定了图的测试规模和测试性能.针对天河E级验证系统小内存特征, 提出了基于双向位图的大规模图数据压缩存储方法(bidirectional-bitmap based CSR, Bi-CSR), Bi-CSR在CSR矩阵压缩的基础上引入行方向位图和列方向位图协同完成稀疏矩阵压缩存储, 行方向位图主要负责行方向位图的压缩存储与索引, 列方向位图除了进一步压缩图存储空间, 还负责为顶点遍历向量并行优化提供加速空间.Bi-CSR大幅度减少了稀疏矩阵存储空间.面向天河E级验证系统, 当图输入规模为2\+\{37\}时, Graph500的图存储空间节约效率接近70%, 全系统稳定测试性能为2.131E+12TEPS, 性能最大加速比超过100倍.
参考文献
相关文章 1
| [1] | 张承龙, 曹华伟, 王国波, 郝沁汾, 张洋, 叶笑春, 范东睿. 面向高通量计算机的图算法优化技术[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(6): 1152-1163. |
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