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GASgraph: A GPU-Accelerated Streaming Graph Processing System Based on SubHPMAs

  • 2026
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
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Abstract

Dieses Kapitel geht auf die entscheidende Rolle des Streamings der Graphenverarbeitung in verschiedenen Bereichen und die Herausforderungen durch Hochdurchsatz-Aktualisierungen und effiziente Berechnung ein. Es stellt GASgraph vor, ein GPU-beschleunigtes Streaming-Graphenverarbeitungssystem, das diese Herausforderungen durch die Integration von subHPMAs-Datenstruktur und einer GPU-optimierten Inkrementalrechenmaschine angeht. Der Text bietet eine eingehende Analyse bestehender Streaming-Graphenverarbeitungssysteme, wobei ihre Grenzen und die Notwendigkeit einer ganzheitlichen Optimierungsstrategie hervorgehoben werden. Es stellt das Design und die Optimierungen von GASgraph vor, einschließlich der Datenstruktur der Sub-HPMAs, adaptiver hybrider Aktualisierungsstrategien und GPU-spezifischer Optimierungen. Das Kapitel bewertet auch die Leistung von GASgraph im Vergleich zu den modernsten Methoden und zeigt signifikante Verbesserungen beim Durchsatz von Diagrammaktualisierungen und bei der Analyseleistung. Die Schlussfolgerung betont das Potenzial von GASgraph, bestehende Systeme zu übertreffen und seine Skalierbarkeit für großflächige Streaming-Diagramme, die mehrere GPUs verwenden.
This work was supported by National Key Research and Development Program (Grant No. 2023YFB4502305) and the Beijing Natural Science Foundation (4232036).

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Titel
GASgraph: A GPU-Accelerated Streaming Graph Processing System Based on SubHPMAs
Verfasst von
Chunxiang Wang
Yuan Zhang
Huawei Cao
Xuejun An
Xiaochun Ye
Copyright-Jahr
2026
Verlag
Springer Nature Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-95-1021-4_21
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    Bildnachweise
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