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J-GLOBAL ID：202002236385400000   整理番号：20A1863546

FPGA-HMCプラットフォーム上の次数を意識したハイブリッドグラフトラバーサル【JST・京大機械翻訳】

Degree-aware Hybrid Graph Traversal on FPGA-HMC Platform

著者 (2件)： Zhang Jialiang (University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA) ,  Li Jing (University of Wisconsin-Madison, University of Wisconsin-Madiso, WI, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： FPGA ’18  ページ： 229-238  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グラフトラバースはグラフ解析のコアプリミティブであり,多くの高レベルグラフ解析手法の基礎である。しかし,スケールフリーグラフ(例えばソーシャルネットワーク)の構造における不規則性は,これらの重要で成長するデータセットを分析する能力を制限する。重要課題は,計算の全量を増加させるだけでなく,不必要なランダムデータアクセスも生じる,高度な頂点の存在によって引き起こされる冗長グラフ計算である。本論文では,ソフトウェア/ハードウェア共設計および共最適化に基づくFPGA-HMCプラットフォーム上のグラフ処理システムを提案した。初めて,著者らは,アルゴリズムおよびハードウェアアーキテクチャを共最適化するために,固有のグラフ特性,すなわち頂点度を利用した。特に,著者らは最初に2つのアルゴリズム最適化技術を開発した:度意識隣接リスト再順序付けと度意識頂点インデックスソーティング。前者は冗長グラフ計算の数を減らすことができ,一方,後者は頂点指数とデータアクセス周波数の間の強い相関を創り出すことができて,それはハードウェア設計を導くために効果的に適用することができた。さらに,FPGA-HMCプラットフォーム上で最適化ハイブリッドグラフ横断アルゴリズムを実行した。度意識頂点インデックスソーティングによって作られた頂点指数とデータアクセス周波数の間の強い相関をレバレッジすることによって,著者らは2つのプラットフォーム依存ハードウェア最適化技術,すなわち,度意識データ配置と度意識隣接リスト圧縮を開発した。これら2つの方法は,外部メモリへのアクセス量を大幅に削減する。最後に,FPGA-HMCプラットフォーム上で広範な実験を行い,提案した方法の有効性を検証した。知る限りでは,この実装は,既存のFPGAベースグラフ処理システムの中で,最高の性能(45.8億横断エッジ/秒)を達成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  記憶装置 ,  最適化 ,  冗長性 ,  最適化手法 ,  図式解法 ,  ハードウェア ,  ソフトウェア ,  ハードウェア設計 ,  有効性 ,  計算機アーキテクチャ ,  外部記憶装置 ,  *FPGA
準シソーラス用語： 順序づけ ,  データアクセス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： fpga ,  グラフ処理 ,  ハイブリッドメモリキュー

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： FPGA ,  プラットフォーム ,  次数 ,  意識