CPU-GPU异构平台图计算系统调度方法研究

发布时间：2024-11-02 17:44

　　图计算技术可有效解决现实世界中诸多问题,而采用图形处理器(Graphics Processing Unit,简称GPU)对图计算进行加速在性能上具备明显优势。现实世界诸多图数据规模较大,而GPU全局存储空间相对较小,无法存储大规模图数据。因此,大规模图数据通常需划分为子图,以子图形式异步拷贝至GPU参与迭代计算。由于CPU-GPU间带宽资源局限性,主机和GPU通常需进行频繁数据通信。当前系统往往存在大量冗余数据传输,导致异构平台下图计算性能加速效果不明显。基于差分调度(Differential Scheduling)策略的CPU-GPU异构平台图计算系统(Scaph)通过减少冗余数据传输,可明显提高主机和GPU之间带宽资源利用率,进而促进异构图计算系统性能提升。具体而言,每轮迭代开始时,Scaph自适应地将子图分为高价值子图和低价值子图两类集合:高价值子图指子图中有相当一部分数据在当前迭代和后续迭代中会被用到;反之为低价值子图。对高价值子图,Scaph将其完整传输至GPU参与迭代计算,并在一个传输周期内进行多轮处理,减少整体迭代次数进而降低数据传输次数;对低价值子图,Scaph在线抽取当...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景
    1.2 课题研究动机
    1.3 国内外研究现状
    1.4 论文研究内容
    1.5 文章框架结构
2 异构平台图计算系统调度方法设计
    2.1 异构平台图计算系统基础框架分析
    2.2 基于子图价值的差分调度方法设计
    2.3 系统总体构架
    2.4 系统执行流程
    2.5 本章小结
3 基于差分调度的异构平台图计算系统关键技术
    3.1 基于价值的子图分类技术
    3.2 图数据组织与管理
    3.3 高价值子图调度引擎
    3.4 低价值子图调度引擎
    3.5 计算引擎与编程接口
    3.6 本章小结
4 系统测试与分析
    4.1 实验方法和系统配置
    4.2 性能分析
    4.3 可扩展性分析
    4.4 有效性分析
    4.5 系统开销分析
    4.6 本章小结
5 总结与展望
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士期间发表与已投稿论文目录
附录2 攻读硕士期间申请的国家发明专利
附录3 攻读硕士期间参与的项目



本文编号：4009895