GPU 上介数中心性算法的（略显过时的）比较研究

Saad Quader

GPU 上介数中心性算法的（略显过时的）比较研究

社会与信息网络 2014-09-30 v1 分布式、并行与集群计算数据结构与算法

作者: Saad Quader

摘要

计算介数中心性 (BC) 的问题在许多实际应用中分析图时非常重要，如社交网络、生物网络、交通网络、电路等。由于该问题是计算密集型的，研究人员一直在利用高性能计算资源（如超级计算机、集群和图形处理单元 (GPU)）开发算法。当前用于计算 BC 的 GPU 算法采用了 Brandes 顺序算法，并在线程调度、数据结构和原子操作方面进行了不同的权衡。在本文中，我们研究了三种用于计算无权重、有向、无标度网络 BC 的 GPU 算法。我们讨论并衡量了它们在平衡线程调度、原子操作、同步和延迟隐藏方面的设计选择的权衡。我们的程序用 NVIDIA CUDA C 编写，并在 NVIDIA Tesla M2050 GPU 上进行了测试。

关键词

介数中心性 GPU 算法图分析 CUDA 线程调度原子操作

引用

@article{arxiv.1409.7764,
  title  = {A (Somewhat Dated) Comparative Study of Betweenness Centrality Algorithms on GPU},
  author = {Saad Quader},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1409.7764},
  year   = {2014}
}

备注

This study was done as a class project on the HPC course CSE 5304 (Fall 2012) at the University of Connecticut, and hence it does not cover any advances since January 2013

GPU 上介数中心性算法的（略显过时的）比较研究

摘要

关键词

引用

备注

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