基于顶点排序的图遍历加速方法

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随着计算机技术的发展,图被广泛的应用于各个领域,例如生物信息学、数学、计算机科学以及物理和化学,与之相应的图算法成为解决各种具体问题的核心。图算法的主要的性能开销可以分成两个层面:1)基于遍历的开销,2)基于计算的开销。长久以来,针对图算法计算层面的优化方法被不断的提出,但受限于图的结构特征以及算法的执行模式,图算法在遍历层面的性能始终无法获得根本性的提升。基于以上背景,本文在单机系统上研究了针对I/O密集型图应用的遍历加速算法。主要解决了三方面的挑战:1)针对深度优先遍历的顶点排序方法以及序列优先遍历算法,2)针对广度优先遍历的顶点排序算法以及顶点排序模型,3)基于遍历加速的可达性查询方法。在这三个方面的研究当中,针对特定访存特征的顶点排序方法是本文所有研究的基础,提供了一个基本的高效的优化策略,能够显著提高算法执行时的数据局部性,进而在此基础上设计更为高效的遍历算法和模型。本文主要的工作和创新点如下:第一,提出了基于深度优先遍历树的深度优先遍历加速方法。本文将深度优先遍历树表示成序列形式,并提出了基于序列的遍历加速方法。基于贪婪策略,本文构造的序列会覆盖尽可能多的边,最终形成一个最大覆盖顶点排序序列。在此序列基础上,本文进一步提出了序列优先遍历算法,结合深度优先遍历树的结构信息,该算法将树边和非树边分别处理,可以在内存层面和分支预测层面获得极大的性能提升。最后,本文提出了基于动态图场景的序列维护算法,据作者所知,本文提出的算法是目前唯一的支持动态图场景下序列维护的算法。实验证明,本文提出的顶点排序方法和序列优先遍历算法能够有效的加速深度优先遍历的执行速度并在动态图场景下实现高效的序列维护。第二,提出了针对广度优先遍历的顶点排序模型。与深度优先遍历相比,广度优先遍历具有完全不同的访存特征,其访存顺序更依赖于图中顶点的兄弟关系。因此,本文提出了最大重叠算法,其核心在于两点:1)根据顶点的访问频率优化顶点排序,高频访问顶点被赋予较高的处理优先级;2)最大化共同子顶点的重叠,具有更多共同父顶点的兄弟顶点被优先放置在相邻内存位置。本文采用启发式的方法来优化这种兄弟顶点间的邻接关系,在算法执行过程中动态的调整顶点排序。实验结果表明,最大重叠算法可以取得与当前最先进的方法相当的加速效果,而顶点排序开销只有其十五分之一。第三,提出了基于遍历加速的强连通分量的探测、桥探测和可达性查询方法。针对强连通分量探测和桥探测,本文提出了新的遍历策略,大大减少了算法执行过程中对顶点访问状态的条件判断,极大的提高了分支预测的准确度。实验结果表明,对于强连通分量探测和桥探测,该方法可以获得平均两倍以上的性能提升。此外,本文采用可达性查询来验证前述顶点排序方法对于广度优先遍历加速的有效性。基于目前最先进的Label+G策略,本文提出了索引加遍历的可达性查询算法,该方法用索引回答绝大部分的可达性查询,而对于索引不能回答的查询,该方法将执行索引剪枝的广度优先遍历来回答。实验表明,本文提出的方法可以更好的适用于动态图场景,相比较于目前最先进的可达性查询方法,该方法能够实现超过一个数量级的性能提升。
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