Abstract-Graph analys utför många slumpmässiga läsningar och skriver, alltså dessa arbetsbelastningar utförs normalt i minnet. Traditionellt, analysera stora grafer kräver en kluster av maskiner så det aggregerade minnet överstiger storleken på grafen. Vi visar att en multicore server kan bearbeta grafer av miljarder hörn och hundratals miljarder kanter, utnyttja råvaror SSD:er utan mycket prestandaförlust. Vi gör det genom att implementera en graf-processing motor i ett användarutrymme SSD-filsystem utformat för höga IOPS och extrem parallellism. Detta gör att vi kan lokalisera beräkning för att cacha data i en icke-uniform minnesarkitektur och dölja latens genom överlappande beräkning med I/O. Vår semiexterna minnesgrafmotor, som kallas FlashGraph, lagrar vertex-tillstånd i minnes- och adjakslistor på SSD-enheter. FlashGraph exponerar ett allmänt och flexibelt programmeringsgränssnitt som kan uttrycka en mängd olika grafalgoritmer och deras optimeringar. FlashGraph i semi-externt minne utför många algoritmer upp till 20 gånger snabbare än PowerGraph, en general-purpose, in-memory graf motor. Även bredd-första sökning, som genererar många små slumpmässiga I/Os, kör betydligt snabbare i FlashGraph.
Halvexternt minne system som Flash graf REF lagrar vertex data i huvudminnet och uppnå hög prestanda.
FlashGraph: Processing Billion-Node Graphs on an Array of Commodity SSDs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}