BOBA：一种具有重量级影响的并行轻量级图重排序算法
分布式、并行与集群计算
2023-06-22 v2
摘要
我们描述了一种适用于 COO 图（边列表）的简单并行友好型轻量级图重排序算法。我们的“按连接批量排序”（BOBA）算法在读取方面关于边数为线性，在写入主存方面关于顶点数为线性。它在 GPU 上高度可并行化。我们表明，与随机基线相比，所产生的排序在稀疏矩阵-向量乘法（SpMV）以及其他图算法中改善了引用局部性。此外，它能大幅加速从 COO 表示到压缩格式 CSR 的转换，这是一种非常常见的工作流。因此，即便在 SpMV 中它也能带来端到端加速。与其他轻量级方法不同，该重排序不依赖于显式获知顶点度，实际上其运行时间与计算度相当。相反，它利用输入边列表中固有的结构与边分布，使其成为实用图构建流水线中默认使用的候选方法。该算法适用于道路型网络以及无标度网络。它在 CPU 和 GPU 上均改善缓存局部性，达到与重量级技术相近的命中率（例如对于 SpMV，在 L1 和 L2 缓存中分别为 7–52% 和 11–67%）。与随机标记图相比，BOBA 重排序图实现了高达 3.45 的端到端加速。其重排序时间比现有轻量级技术快约一个数量级，比重量级技术快多达 2.5 个数量级。
引用
@article{arxiv.2306.10410,
title = {BOBA: A Parallel Lightweight Graph Reordering Algorithm with Heavyweight Implications},
author = {Matthew Drescher and Muhammad A. Awad and Serban D. Porumbescu and John D. Owens},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.10410},
year = {2023}
}