基于GPU的大尺度网络零模型分组生成并行算法

发布时间：2018-04-08 13:14

  本文选题：复杂网络　切入点：零模型　出处：《计算机工程与设计》2016年01期

【摘要】：为解决生成大尺度网络的零模型时间效率较低的问题,利用数据分组思想,针对生成0阶、1阶、2阶网络零模型的随机置乱算法提出基于GPU的并行化实现。并行化过程中,设计不重复分配原则,以及存在性替换、重复性替换策略避免无效置乱。基于常用的网络拓扑指标以及网络随机化程度,验证并行算法的有效性,验证结果表明,并行的分组置乱算法相比传统的串行算法提高了时间效率,针对GPU显存无法一次性容纳的大尺度网络,能快速生成其相应的零模型,为大尺度网络零模型的研究提供了一种高效的解决方案。
[Abstract]:In order to solve the problem of low time efficiency in generating zero model of large scale network, a parallel implementation based on GPU is proposed for random scrambling algorithm of generating zero model of 0 order first order and second order network by using the idea of data grouping.In the process of parallelization, the principle of non-repeated assignment, the existence of substitution and the repetitive replacement strategy are designed to avoid invalid scrambling.Based on the common network topology index and the degree of network randomization, the validity of the parallel algorithm is verified. The results show that the parallel packet scrambling algorithm improves the time efficiency compared with the traditional serial algorithm.For large scale network which can not be accommodated in one time in GPU memory, the corresponding zero model can be generated quickly, which provides an efficient solution for the research of zero model of large scale network.
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;
【基金】：北京高等学校青年英才计划基金项目(YETP0506)
【分类号】：TP301.6;TP338.6

【参考文献】

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