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アイテム
大規模分散メモリ環境におけるハイブリッドBFSの最適化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/103186
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/10318692431b90-c0c8-4b0a-9b26-ab4edd3278f3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-HPC14146021.pdf (1.4 MB)
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Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2014-09-25 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 大規模分散メモリ環境におけるハイブリッドBFSの最適化 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 並列処理 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学／理化学研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| ユニバーシティ・カレッジ・ダブリン | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 理化学研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Institute of Technology / RIKEN | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| University College Dublin | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| RIKEN | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者名 |
上野晃司
× 上野晃司
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 近年，Web グラフやソーシャルグラフなど大規模なグラフデータが多くあり，大規模グラフ解析への関心が高まっている．本論文では，比較的直径の短いグラフで有効な幅優先探索 （BFS） アルゴリズムであるハイブリッド BFS を，計算ノードが数千～数万あるような大規模なスーパーコンピュータ上で効率よく計算する手法を提案する．ビットマップを使った疎行列表現や，頂点濃度に応じたデータ構造選択，ボトムアップ探索の並列性を上げることによる効率化を行い，数万ノード規模でのスケーラビリティを得られた．「京」 を使った性能評価では，65,536 ノードで 17,997GTEPS の性能を達成し，2014 年 6 月の Graph500 ランキングにおいて 「京」 は １ 位を獲得した． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10463942 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） 巻 2014-HPC-146, 号 21, p. 1-8, 発行日 2014-09-25 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
