Eftersom grafanalys ofta innebär beräkningsintensiva operationer har GPU använts i stor utsträckning för att påskynda bearbetningen. I många tillämpningar som sociala nätverk, it-säkerhet och upptäckt av bedrägerier utvecklas dock deras representativa grafer ofta och man måste utföra en ombyggnad av grafstrukturen på GPU:er för att införliva uppdateringarna. Därför, återuppbyggnad graferna blir flaskhalsen av bearbetning höghastighets graf strömmar. I det här dokumentet föreslår vi ett GPU-baserat dynamiskt diagramlagringssystem för att enkelt stödja befintliga grafalgoritmer. Dessutom föreslår vi parallella uppdateringsalgoritmer för att stödja e-cient ström uppdateringar så att den underhållna grafen är omedelbart tillgänglig för höghastighetsanalytisk bearbetning på GPU:er. Våra omfattande experiment med tre streamingapplikationer på storskaliga reella och syntetiska dataset visar den överlägsna prestandan hos vårt föreslagna tillvägagångssätt.
Sha och Al. I REF föreslogs ett GPU-baserat dynamiskt diagramlagringssystem för att stödja befintliga grafalgoritmer.
Accelerating Dynamic Graph Analytics on GPUs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}