抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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大規模グラフ分析は多くのビッグデータ応用の重要な側面,Web検索,社会的ネットワークと推薦システムとして行われている。多くの研究は,過去数年で分散システムを用いた大規模グラフ処理に焦点を当てた。の研究数は,コスト,有用性と保守性を考慮した単一サーバクラスマシン上でのグラフ処理システムを構築するために変化した。HPGraphエッジ中心モデルを採用した高並列グラフ処理システムである,著者らの寄与は次の通りである:(1)NUMAマシンのための効率的データ配分とアクセス戦略を設計,負荷バランスを維持するためにタスクスケジューリングを提供する,(2)不要なエッジデータをアクセス回避する細粒エッジブロックフィルタリング機構を高める,(3)第二貯蔵として高速フラッシュアレイを構築した。は一般的な実際の単語と合成データセットの資産を用いた16コアマシン上での詳細な評価を行い,結果は,HPGraphは常に最新の単一機械グラフ処理システムGridGraphより優れていることを示した。HPGraphは特定の用途のためのGridGraphより速く1.27Xを達成することができる。ソースコードはhttps://github.com/xinghuan1990/HPGraphで利用可能である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】