分布式深度多层图划分
分布式、并行与集群计算
2023-03-07 v2 数据结构与算法
摘要
我们描述了分布式内存多层图划分器 dKaMinPar 的工程实现。它可扩展至(至少)8192 核,同时达到与广泛使用的串行与共享内存图划分器相当的划分质量。相比之下,以往的分布式图划分器仅在更受限的场景中可扩展,且相较于非分布式划分器常带来显著的质量损失。当划分成大量块时,它们甚至会产生违反平衡约束的不可行解。dKaMinPar 通过对图划分的深度多层方案进行可扩展的分布式实现而获得其鲁棒性。关键在于,这包含了用于细化与粗化阶段平衡的新算法。
引用
@article{arxiv.2303.01417,
title = {Distributed Deep Multilevel Graph Partitioning},
author = {Peter Sanders and Daniel Seemaier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01417},
year = {2023}
}