GPUクラスタにおける幅優先探索の高速化

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近年,様々な分野で巨大なグラフが出現しており,そのようなグラフを高速に処理する方法が必要となりつつある.また,GPU を搭載したクラスタシステムの台頭も著しく,Top500 ランキングにおいても複数の GPU クラスタが上位にランクインしている.しかし,LINPACK ベンチマークで示された性能に対して GPU クラスタのグラフ処理能力はあまり高いものとなっておらず,アルゴリズムの改善によるさらなる高速化が必要であると考えられる.そこで,本稿では GPU クラスタにおいて大規模なグラフの幅優先探索を高速化する手法を提案し,実装および評価を行った.その結果,GPU を利用することで CPU のみを用いた場合に比べてより高速に幅優先探索を行うことができることが分かった.

Journal

  • IPSJ SIG Notes

    IPSJ SIG Notes 2013 (12), 1-6, 2013-05-22

    Information Processing Society of Japan (IPSJ)

Keywords

Details 詳細情報について

  • CRID
    1571135652918130816
  • NII Article ID
    110009579862
  • NII Book ID
    AN10463942
  • Text Lang
    ja
  • Data Source
    • CiNii Articles

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