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一种基于顶点切割与社区聚集的大规模图划分方法
本发明公开了一种基于顶点切割(vertex-cut)和社区聚集 (community-detection)的多层 k 路(k-way)图划分的方法,包括: 根据统计分析特性考虑自然图本身的分布,提出相应的顶点切割算法 将影响任务完成时间较大的一些顶点进行切割,然后利用基于标签传 播的社区聚集算法迭代地将切割之后的图进行标签传播,将图的各个 顶点的标签确定,即得到该顶点所在社区,最后用传统的多层 k-way 图划分算法
华中科技大学 2021-04-14
一种基于划分的多区穿越向量近似检索方法和系统
本发明涉及一种基于划分的多区穿越向量近似检索方法和系统,方法包括:获取待搜索的数据集,对数据集以采样比λ采样一部分向量作为路由向量,对数据集中未被采样的向量随机划分为m个分区,将路由向量作为各个分区的共享向量;对m个分区分别构建稀疏近似近邻图;接收查询信息,以第一候选集队列长度进行第一阶段搜索,逼近到查询信息附近的区域;在逼近的区域中以第二候选集队列长度进行第二阶段搜索,若搜索过程中扩展到路由向量,则将该路由向量在所有分区中的副本加入到候选集队列中,进行跨分区的动态搜索。与现有技术相比,本发明在各类图算法的测试中,几乎在所有精度要求下均能实现1.5倍至2倍的查询效率提升。
复旦大学 2021-01-12
一种基于 GPU/CPU 混合架构的流程序多粒度划分与调度方法
本发明公开了一种基于 GPU/CPU 混合架构的流程序多粒度划分与调度方法,包括:根据数据流程序各个任务的计算特点以及任务之间的数据通信量,将任务分配到合适的计算平台上;利用 GPU 端任务的并行性将其均衡分裂到各个 GPU,以避免 GPU 间高额的通信开销;通过选择 CPU 核,将 CPU 端各任务均衡分配给各 CPU 核,以保证负载均衡并提高 CPU 核的利用率;采用多种数据存储结构和多种访问类型的方法,以提高内存的访问效率;通过生成目标模板类和压缩目标结点的个数,降低目标代码的冗余量。本发明在
华中科技大学 2021-04-14
一种基于并发改进的大规模图数据流式划分方法及系统
本发明公开了一种基于并发改进的大规模图数据流式划分方法 及系统,属于计算机存储领域。本发明包括:工作节点登记同步;代 理服务器发送顶点信息;工作节点返回梯度信息;代理服务器发送最 优分区信息;工作节点保存分区结果。本发明通过一次发送多个顶点 及其相关信息的方法,解决了现有流式图划分方法一次网络时延处理 一个顶点的问题,减少网络时延对系统的影响,提高了图划分效率。
华中科技大学 2021-04-14
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