Sökningar på stora grafer är starkt minne latency bundna, som ett resultat av många hög latency dram åtkomster. På grund av den mycket oregelbundna karaktären av åtkomstmönster inblandade, cache och prefetchers, både hårdvara och programvara, prestera dåligt på graf arbetsbelastningar. Detta leder till CPU-stopp för majoriteten av tiden. I många fall är dock dataåtkomstmönstret väl definierat och förutsägbart i förväg, och många faller in i en liten uppsättning enkla mönster. Även om befintliga implicita prefetchers inte kan ge betydande fördelar, en prefetcher beväpnad med kunskap om datastrukturer och åtkomstmönster kan exakt förutse applikationers traversals för att föra in lämpliga data. Detta papper presenterar en design av en explicit konfigurerad prefetcher för att förbättra prestanda för bredd-första sökningar och sekventiell iteration på den effektiva och allmänt använda komprimerade glest rad grafformat. Genom att sno L1 cache åtkomst från kärnan och reagera på data som returneras från sina egna prefetcher, prefetcher kan schemalägga aktuella massor av data innan den ansökan behöver det. För en rad applikationer och grafstorlekar, vår prefetcher uppnår genomsnittliga hastigheter på 2,3×, och upp till 3,3×, med liten påverkan på kraven minne bandbredd.
Ett annat arbete REF konstaterar att graf data struktur och åtkomst mönster kan förutsägas i förväg, och föreslår en dataaware hårdvara pre-fetcher för graf bearbetning.
Graph Prefetching Using Data Structure Knowledge
{'venue': "ICS '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}