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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.
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