GPGPUを用いた高速大規模グラフ処理に向けて

白幡晃一; 佐藤仁; 鈴村豊太郎; 松岡聡

論文・著書情報

タイトル

和文:	GPGPUを用いた高速大規模グラフ処理に向けて
英文:	Towards GPGPU-Based Large-Scale Fast Graph Processing

著者

和文:	白幡晃一, 佐藤仁, 鈴村豊太郎, 松岡聡.
英文:	Koichi Shirahata, Hitoshi Sato, Toyotaro Suzumura, SATOSHI MATSUOKA.

言語

Japanese

掲載誌/書名

和文:	情報処理学会研究報告2011-HPC-130
英文:

巻, 号, ページ

No. 14 pp. 1--8

出版年月

2011年8月

出版者

和文:
英文:

会議名称

和文:	第130回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会 2011年並列／分散／協調処理に関する『鹿児島』サマー・ワークショップ（SWoPP鹿児島2011）
英文:

開催地

和文:	鹿児島
英文:

公式リンク

http://www.hpcc.jp/swopp/

アブストラクト

データ量の肥大化，ストレージの省コスト化，オンラインソーシャルネットワークの成功等に伴い大規模グラフ処理の重要性が高まっている．また，GPGPU と呼ばれる，GPU を汎用計算に応用する技術の研究・開発が進んでおり，GPU のスーパーコンピュータやクラウドへの導入が進みつつある．大規模グラフ処理ライブラリの一つにPEGASUS があり，MapReduce の反復処理によって計算することができる．GPUを利用したMapReduce 処理ライブラリの一つにMars があるが，大規模グラフ処理に対してGPU を使用してどの程度高速化できるのか，またメモリあふれへの対処やマルチGPU 化した場合のデータの割り振り方法は明らかではない．Mars 上にグラフ処理アプリケーション（PageRank，Random Walk with Restart，ConnectedComponents）を実装し，PEGASUS との比較実験を行った結果，反復1 回あたりPageRank で2.17～9.53 倍，RWR で2.18～5.47 倍，Connected Components で2.41～8.46 倍の高速化がされることを確認した．

Home

各種検索

サポート

T2R2について

関連リンク

論文・著書情報