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Parallel Reasoning in Sequoia
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-09527-5_17.png)
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摘要
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描述逻辑（DL）本体为许多语义网应用提供了基础。基于推论的推理，它整合了超表和归结技术，已被证明在轻量级和表达能力强的DLs中对于一致性检查和分类等任务非常有效。然而，现有的推理器在应用于医疗和工业等领域常见的大型、复杂本体时往往表现不佳。在本文中，我们扩展了当前最先进的基于推论的推理器Sequoia [13]，以支持并行推理，通过利用多核系统架构来提高其可扩展性。我们探索并评估了两种基于推论的推理器的并行化策略：消息传递和线程池，并展示了它们在Sequoia推理器中的应用。我们广泛的实证评估表明，基于线程池的实现达到了更优的性能和资源效率，在困难本体上相比基线实现了最高2.62倍的加速。我们还探讨了增加可用核心数量或限制本体表达能力对实现性能的影响。
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SYSTEM
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