Skalning iterativ graf bearbetning applikationer till stora grafer är ett viktigt problem. Prestanda är avgörande, eftersom dataforskare måste utföra grafprogram många gånger med varierande parametrar. Behovet av en högpresterande programmeringsmodell på hög nivå har inspirerat till mycket forskning om grafprogrammeringsramar. I detta papper visar vi att den viktiga klassen av beräkningsljus graf applikationer - applikationer som utför lite beräkning per vertex - har allvarliga skalbarhetsproblem över flera kärnor som dessa applikationer träffar en tidig "minne vägg" som begränsar deras hastighet. Vi föreslår en ny blockorienterad beräkningsmodell, där beräkningen itereras lokalt över block av starkt anslutna noder, vilket avsevärt förbättrar mängden beräkning per cache miss. Efter denna modell beskriver vi utformningen och genomförandet av en block-medveten graf bearbetning körtid som håller den välbekanta vertex-centrerade programmering paradigm samtidigt skörda fördelarna med block-orienterad körning. Våra experiment visar att blockorienterad körning avsevärt förbättrar prestandan i vårt ramverk för flera grafapplikationer.
föreslår en blockorienterad beräkningsmodell, där beräkningen itereras över block av starkt anslutna noder i stället för en vertex Ref.
Fast Iterative Graph Computation with Block Updates
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}