公共交通网络中最早到达时间问题的GPU算法
分布式、并行与集群计算
2019-12-03 v1
摘要
给定时序图G、源点s以及源点出发时间t_s，最早到达时间问题EAT是指从s于t_s或之后出发并尽早到达G中所有顶点。Ni等人提出了一种EAT的并行算法，在使用多核处理器时相对于连接扫描串行算法在真实图上获得了最高9.5倍的加速。我们提出一种面向公共交通网络的EAT拓扑驱动并行算法，并使用图形处理单元GPU上的通用编程实现。公共交通网络时序图中的时序边或连接关联出发时间与持续时间，且对边(u,v)存在许多从u到v的连接。我们提出连接类型与聚类两种剪枝技术，并恰当使用等差数列技术处理一条边的众多连接而无需全部扫描。在连接类型技术中，持续时间相同的边的连接被归为一组。在聚类技术中，我们遵循24小时制，将边的连接划分为24个簇，使得第i个簇中连接的出发时间至少为i点且至多为i+1点。等差数列技术有助于以紧凑方式存储各连接出发时间序列。我们提出一种混合方法，恰当组合连接类型、聚类与等差数列三种技术。与运行于CPU上的现有连接扫描串行算法相比，我们的技术实现了平均最高59.09倍的加速。此外，我们的算法相对于运行于GPU上的并行边扫描依赖图算法平均加速12.48倍。
引用
@article{arxiv.1912.00966,
title = {GPU Algorithm for Earliest Arrival Time Problem in Public Transport Networks},
author = {Chirayu Anant Haryan and G. Ramakrishna and Rupesh Nasre and Allam Dinesh Reddy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.00966},
year = {2019}
}