最大化子模 $b$-匹配的并行近似算法
数据结构与算法
2021-07-14 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
我们设计了新的串行与并行近似算法，用于计算边加权图中具有子模目标函数的最大权 -匹配。该问题是 NP-hard 的；新算法的近似比为 ，并且是 Greedy 算法的松弛，仅依赖图中的局部信息，从而可并行化。我们为串行与并行计算机设计并实现了 Local Lazy Greedy 算法。我们将该近似子模 -匹配算法应用于并行计算机上量子化学中 Fock 矩阵计算的任务到处理器的分配。该分配试图通过均衡各处理器的计算负载并限制每个处理器发送的消息数量来缩短运行时间。我们表明，在橡树岭国家实验室 Summit 超级计算机上 个处理器上，相较于 NWChemEx 软件当前使用的分配方案，新的任务到处理器分配实现了四倍加速。
引用
@article{arxiv.2107.05793,
title = {A Parallel Approximation Algorithm for Maximizing Submodular $b$-Matching},
author = {S M Ferdous and Alex Pothen and Arif Khan and Ajay Panyala and Mahantesh Halappanavar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.05793},
year = {2021}
}
备注
10 pages, accepted for SIAM ACDA 21