基于GPU的子图匹配优化技术

摘要：

为了解决图挖掘应用中子图匹配任务的性能问题,本文提出了一种基于图形处理单元(GPU)的顶点预剪枝子图匹配系统(GVSM).GVSM采用黑名单剪枝算法和调度排序来减少冗余搜索.利用前缀树数据结构,GVSM可以对中间结果进行压缩,以便快速索引并降低内存消耗.GVSM将子图匹配的搜索部分卸载到GPU上执行,通过设计软件流水线进行重叠计算和数据移动,在PCI-E接口传输数据图拓扑数据的同时激活中央处理器(CPU)与GPU上的计算,并用动态负载均衡的方法减少计算资源的浪费.实验结果表明,本文方法能够有效提升子图匹配算法的性能,GVSM在性能上相比国际同类算法有显著提升,并且能处理更大规模的数据.

关键词：子图匹配;图挖掘;图形处理单元(GPU);高性能;图处理

所属期刊栏目：32

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1-12