典型文献
基于GPU的子图匹配优化技术
文献摘要：
为了解决图挖掘应用中子图匹配任务的性能问题,本文提出了一种基于图形处理单元(GPU)的顶点预剪枝子图匹配系统(GVSM).GVSM采用黑名单剪枝算法和调度排序来减少冗余搜索.利用前缀树数据结构,GVSM可以对中间结果进行压缩,以便快速索引并降低内存消耗.GVSM将子图匹配的搜索部分卸载到GPU上执行,通过设计软件流水线进行重叠计算和数据移动,在PCI-E接口传输数据图拓扑数据的同时激活中央处理器(CPU)与GPU上的计算,并用动态负载均衡的方法减少计算资源的浪费.实验结果表明,本文方法能够有效提升子图匹配算法的性能,GVSM在性能上相比国际同类算法有显著提升,并且能处理更大规模的数据.
文献关键词：
子图匹配;图挖掘;图形处理单元(GPU);高性能;图处理
中图分类号：
作者姓名：
孟轲;林志恒;谭光明
作者机构：
中国科学院计算技术研究所高性能计算研究中心 北京100190;中国科学院大学 北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]孟轲;林志恒;谭光明-.基于GPU的子图匹配优化技术)[J].高技术通讯,2022(01):1-12
A类：
GVSM,软件流水线
B类：
GPU,子图匹配,匹配优化,优化技术,图挖掘,挖掘应用,中子,图形处理单元,顶点,枝子,配系,黑名单,剪枝算法,前缀树,数据结构,快速索引,部分卸载,载到,设计软件,PCI,口传,传输数据,中央处理器,CPU,动态负载均衡,少计,计算资源,匹配算法,比国,能处,图处理
AB值：
0.324343
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