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基于CombBLAS圖聚類并行算法

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  圖聚類是指把圖中相對連接緊密的頂點(diǎn)及其相關(guān)的邊分組形成一個子圖的過程,在包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、圖像分析及生物信息等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。但是,隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,圖數(shù)據(jù)海量增長。面對廣泛的大規(guī)模圖計(jì)算需求,由于圖結(jié)構(gòu)本身的不規(guī)則性,單機(jī)算法運(yùn)行效率低下,用傳統(tǒng)的并行計(jì)算方法進(jìn)行圖計(jì)算難以獲得高性能。使用線性代數(shù)的方法在Combinatorial BLAS上實(shí)現(xiàn)了同輩壓力(Peer Pressure)圖聚類的分布式算法,首先將該圖聚類的算法轉(zhuǎn)換為對稀疏矩陣的運(yùn)算,從而結(jié)構(gòu)化表示圖的不規(guī)則數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及接入模式,然后基于MPI編程模型將其并行實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在并行處理規(guī)模達(dá)到43億的由稀疏矩陣表示的超大規(guī)模圖時,基于線性代數(shù)表示的同輩壓力圖聚類算法在曙光超級計(jì)算機(jī)上取得了較高的并行性能及良好的可擴(kuò)展性,在64個核上獲得了40.1的并行加速。
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