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CGgraph: An Ultra-Fast Graph Processing System on Modern Commodity CPU-GPU Co-processor
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AI
DOI：10.14778/3648160.3648179.png)
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摘要
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近年来，学术界和工业界已开发出许多CPU-GPU异构图处理系统，以促进各种应用（如社交网络和生物网络）中的大规模图处理。然而，通过解决两个普遍存在的挑战，现有系统的性能可以得到显著提升：GPU内存超额订阅和高效的CPU-GPU协同处理。在本工作中，我们提出CGgraph，一个超快的CPU-GPU图处理系统，以应对这些挑战。具体而言，CGgraph通过提取一个子图来克服GPU内存超额订阅问题，该子图仅需加载到GPU内存一次，但其顶点和边可在图处理过程中多次迭代使用。为支持高效的CPU-GPU协同处理，我们设计了一种CPU-GPU协同处理方案，通过按需任务分配来平衡CPU和GPU之间的工作负载。为评估CG-graph的效率，我们进行了广泛的实验，将其与7种现有最先进系统进行比较，使用4种知名图算法在6个真实世界图上进行测试。我们的原型系统CGgraph优于所有现有系统，性能提升最高可达一个数量级。此外，在配备CPU-GPU协处理器的现代商用机器上，CGgraph的性能优于（或至少相当于）在高性能CPU-GPU服务器上运行的现有系统。
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