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基于GPU的子图匹配优化技术
被引量：
1
1
作者
孟轲
林志恒
谭光明
《高技术通讯》
CAS
2022年第1期1-12,共12页
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...
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。
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关键词
子图匹配
图挖掘
图形处理单元(GPU)
高性能
图处理
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职称材料
结合法向聚类的大叶片植物重建
被引量：
6
2
作者
葛娟
周炜
+1 位作者
刘浏
李华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期1940-1944,共5页
根据大叶片植物自身的特性,提出一种从3D点云中重建大叶片植物的方法,主要包括点云聚类和叶片重建两部分.首先根据叶片3D点之间的距离对叶片的3D点云进行初始聚类;然后依据叶子大而平、不同叶片法线方向相差较大的特性,通过计算点的法线...
根据大叶片植物自身的特性,提出一种从3D点云中重建大叶片植物的方法,主要包括点云聚类和叶片重建两部分.首先根据叶片3D点之间的距离对叶片的3D点云进行初始聚类;然后依据叶子大而平、不同叶片法线方向相差较大的特性,通过计算点的法线将3D点云细分为多个聚类,每个聚类表示一片叶子;最后利用一个通用叶子模型将每个聚类拟合成叶子.实验结果表明,该方法可以重建真实感很强的大叶片植物.
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关键词
植物重建
基于图像的建模
聚类
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职称材料
基于重用的作业合并执行优化技术
3
作者
张进东
谭光明
《高技术通讯》
2025年第10期1037-1050,共14页
随着大数据分析和云计算的兴起,大规模作业服务在分布式集群中运行时通常具有频繁的作业重复。为了降低海量大规模数据处理应用中数据重用和计算重用导致的作业延迟和内存占用,如何有效搜索和重用不同目标层次的计算重叠是处理重复性作...
随着大数据分析和云计算的兴起,大规模作业服务在分布式集群中运行时通常具有频繁的作业重复。为了降低海量大规模数据处理应用中数据重用和计算重用导致的作业延迟和内存占用,如何有效搜索和重用不同目标层次的计算重叠是处理重复性作业面临的难题,对此本文提出了一种基于重用的作业合并执行系统MergeLap。MergeLap采用作业结构签名机制和基于成本模型的公共子结构选择策略来快速识别和搜索极大公共子结构(common substracture,CS);利用子结构缓存的链式缓存结构,可以对中间结果进行压缩缓存,以便快速索引并降低内存消耗。实验结果表明,本文方法能够有效减少批量作业的执行时间,提升内存的使用效率;性能上与原生SparkSQL相比,MergeLap能够对多工作负载中批量作业最高减少46.5%的运行时间和60.7%的缓存占用。
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关键词
数据重用
计算重用
公共子结构
作业合并
成本模型
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职称材料
题名
基于GPU的子图匹配优化技术
被引量：
1
1
作者
孟轲
林志恒
谭光明
机构
中国科学院计算技术研究所高性能计算研究中心
中国科学院
大学
出处
《高技术通讯》
CAS
2022年第1期1-12,共12页
基金
国家重点研发计划(2016YFB0201305)
国家自然科学基金(61972377)资助项目。
文摘
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
Keywords
subgraph matching
graph mining
graphic processing unit(GPU)
high performance
graph processing
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
结合法向聚类的大叶片植物重建
被引量：
6
2
作者
葛娟
周炜
刘浏
李华
机构
中国科学院计算技术研究所高性能计算研究中心
中国科学院
研究
生院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期1940-1944,共5页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划(2007AA01Z317)
文摘
根据大叶片植物自身的特性,提出一种从3D点云中重建大叶片植物的方法,主要包括点云聚类和叶片重建两部分.首先根据叶片3D点之间的距离对叶片的3D点云进行初始聚类;然后依据叶子大而平、不同叶片法线方向相差较大的特性,通过计算点的法线将3D点云细分为多个聚类,每个聚类表示一片叶子;最后利用一个通用叶子模型将每个聚类拟合成叶子.实验结果表明,该方法可以重建真实感很强的大叶片植物.
关键词
植物重建
基于图像的建模
聚类
Keywords
plant modeling
image based modeling
clustering
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于重用的作业合并执行优化技术
3
作者
张进东
谭光明
机构
中国科学院计算技术研究所高性能计算研究中心
出处
《高技术通讯》
2025年第10期1037-1050,共14页
基金
国家自然科学基金(62032023)资助项目。
文摘
随着大数据分析和云计算的兴起,大规模作业服务在分布式集群中运行时通常具有频繁的作业重复。为了降低海量大规模数据处理应用中数据重用和计算重用导致的作业延迟和内存占用,如何有效搜索和重用不同目标层次的计算重叠是处理重复性作业面临的难题,对此本文提出了一种基于重用的作业合并执行系统MergeLap。MergeLap采用作业结构签名机制和基于成本模型的公共子结构选择策略来快速识别和搜索极大公共子结构(common substracture,CS);利用子结构缓存的链式缓存结构,可以对中间结果进行压缩缓存,以便快速索引并降低内存消耗。实验结果表明,本文方法能够有效减少批量作业的执行时间,提升内存的使用效率;性能上与原生SparkSQL相比,MergeLap能够对多工作负载中批量作业最高减少46.5%的运行时间和60.7%的缓存占用。
关键词
数据重用
计算重用
公共子结构
作业合并
成本模型
Keywords
data reuse
computation reuse
common substructure
job merging
cost model
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GPU的子图匹配优化技术
孟轲
林志恒
谭光明
《高技术通讯》
CAS
2022
1
在线阅读
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职称材料
2
结合法向聚类的大叶片植物重建
葛娟
周炜
刘浏
李华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于重用的作业合并执行优化技术
张进东
谭光明
《高技术通讯》
2025
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