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GraphChallenge.org 三角形计数性能

分布式、并行与集群计算 2020-12-24 v1 性能

摘要

图分析系统的兴起产生了对衡量和比较图处理系统能力的新方法的需求。MIT/亚马逊/IEEE Graph Challenge 已开发出来,以提供一个定义明确的社区平台,用于激发研究并突出图分析软件、硬件、算法和系统方面的创新。GraphChallenge.org 提供了广泛的预解析图数据集、图生成器、数学定义的图算法、多种语言的串行示例实现,以及用于衡量性能的具体指标。GraphChallenge.org 的三角形计数组件测试图处理系统统计图中所有三角形的性能,并演练许多图算法中的关键图操作。在 2017、2018 和 2019 年,我们收到了来自广泛作者和组织的许多三角形计数提交。本文对这些提交中表现最佳者进行了性能分析。这些提交表明,其最先进的三角形计数执行时间 TtriT_{\rm tri} 是图中边数 NeN_e 的强函数,并从 2017 年(Ttri(Ne/108)4/3T_{\rm tri} \approx (N_e/10^8)^{4/3})到 2018 年(TtriNe/109T_{\rm tri} \approx N_e/10^9)显著改善,且从 2018 到 2019 年保持相当。Graph Challenge 清晰地展现了当前图分析系统的状况,并强调了在超大规模图上实现高性能所需的新创新。

关键词

引用

@article{arxiv.2003.09269,
  title  = {GraphChallenge.org Triangle Counting Performance},
  author = {Siddharth Samsi and Jeremy Kepner and Vijay Gadepally and Michael Hurley and Michael Jones and Edward Kao and Sanjeev Mohindra and Albert Reuther and Steven Smith and William Song and Diane Staheli and Paul Monticciolo},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2003.09269},
  year   = {2020}
}

备注

10 pages, 8 figures, 121 references, to be submitted to IEEE HPEC 2020. This work reports new updated results on prior work reported in arXiv:1805.09675 & arXiv:1708.06866