本文關(guān)鍵詞：基于CPU-Phi異構(gòu)架構(gòu)的高性能圖計算系統(tǒng)　出處：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 圖計算系統(tǒng) 圖分割 CPU-Phi異構(gòu)系統(tǒng) 系統(tǒng)性能優(yōu)化

【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,與大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)變革成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注熱點。由于圖在描述對象之間的聯(lián)系方面具有豐富的表達能力,因此圖被廣泛的應(yīng)用在交通路線的規(guī)劃、論文著作的引用關(guān)系、安全事件分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析、生物醫(yī)療等許多領(lǐng)域。隨著圖數(shù)據(jù)的規(guī)模越來越大,分布式大圖處理技術(shù)得到迅速發(fā)展,這些技術(shù)包括分布式圖計算模型、大圖數(shù)據(jù)存儲與管理、各種高性能的圖算法、高性能圖計算系統(tǒng)等。Intel Xeon Phi是Intel面向高性能計算領(lǐng)域推出的一款協(xié)處理器。Phi在保持x86架構(gòu)的基礎(chǔ)上擴展了向量計算能力,具有計算能力強和易于開發(fā)的優(yōu)點。Cgraph是目前唯一在CPU-Phi異構(gòu)系統(tǒng)上實現(xiàn)的圖計算系統(tǒng),但是Cgraph在系統(tǒng)實現(xiàn)方面存在一些不足,如沒有充分地利用Phi的向量化計算能力、消息緩沖機制低效、沒有進行有效的線程管理等,另外Cgraph也沒有實現(xiàn)對圖數(shù)據(jù)的在線分割。在圖分割方面,目前大多數(shù)圖計算系統(tǒng)在劃分圖數(shù)據(jù)時未考慮計算節(jié)點的能力差異,從而不能充分利用異構(gòu)計算節(jié)點的計算能力。本論文研究在CPU-Phi異構(gòu)平臺上實現(xiàn)高性能的圖計算系統(tǒng),對于充分的利用Phi體系結(jié)構(gòu)特點去優(yōu)化圖計算做了有益的探索。論文主要工作包括以下三個方面:(1)充分利用Phi的體系結(jié)構(gòu)特點優(yōu)化了圖計算過程;(2)針對CPU和Phi處理能力的不同設(shè)計了架構(gòu)感知的圖分割算法;(3)基于以上技術(shù),在CPU-Phi異構(gòu)架構(gòu)上實現(xiàn)了一個單機版圖計算系統(tǒng)Pgraph,并和Cgraph進行了實驗比較。同時通過實驗驗證了 Pgraph在設(shè)計和實現(xiàn)方面的有效性。
[Abstract]:With the arrival of big data era, the technological changes related to big data have become the focus of attention in academia and industry. Therefore, maps are widely used in many fields, such as transportation route planning, citation relation of papers, security incident analysis, social network analysis, biomedicine and so on. With the increasing scale of map data. Distributed large graph processing technology has been developed rapidly. These technologies include distributed graph computing model, large graph data storage and management, and various high performance graph algorithms. High performance graph computing system etc. Intel Xeon. Phi is a coprocessor developed by Intel for high performance computing. Phi extends vector computing power while maintaining the x86 architecture. Cgraph is the only graph computing system implemented on CPU-Phi heterogeneous system. However, there are some shortcomings in the system implementation of Cgraph, such as not making full use of the vectorization computing ability of Phi, inefficient message buffering mechanism, and lack of effective thread management and so on. In addition, Cgraph does not realize the on-line segmentation of graph data. In the aspect of graph segmentation, most graph computing systems do not consider the difference of computing nodes' ability in dividing graph data. Therefore, we can not make full use of the computing power of heterogeneous computing nodes. This paper studies the implementation of high performance graph computing system on CPU-Phi heterogeneous platform. This paper makes a useful exploration to make full use of the characteristics of Phi architecture to optimize the graph calculation. The main work of this paper includes the following three aspects: 1). The graph computing process is optimized by making full use of the architecture characteristics of Phi. Secondly, an architecture aware graph segmentation algorithm is designed for different processing abilities of CPU and Phi. Based on the above technology, a single machine layout computing system, Pgraph, is implemented on the CPU-Phi heterogeneous architecture. The experimental results are compared with that of Cgraph, and the effectiveness of Pgraph in design and implementation is verified by experiments.
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP332;TP311.13

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