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大规模图并行算法优化研究的中期报告 本期报告主要介绍我们在大规模图并行算法优化方面的研究进展情况。我们的研究重点包括两个方面:一是对现有图算法的优化,二是探索新的图算法并进行实现和测试。 1.对现有图算法的优化:我们针对BFS、PageRank、SSSP等经典算法,进行了多方面的优化,包括但不限于以下几点: -分割策略优化:我们采用了动态分割的策略,根据图的特点和计算负载变化进行动态调整,使得不同部分的负载更均衡,并且尽量减少通讯开销。 -通讯优化:我们采用了异步通讯的方式,并且尽可能减少通讯次数和数据传输量,通过内部缓存等技术,避免阻塞等待。 -数据压缩和精度控制:我们对PageRank等算法中的浮点数数据采用压缩方式来减少传输量和存储空间,并且通过控制计算精度来减少计算量和通讯负担。 -硬件加速优化:我们针对不同硬件平台,例如GPU、FPGA等,进行了针对性的算法优化和加速,以达到更高的性能表现。 我们根据不同的算法特点和应用场景,进行了系统化的实验测试和性能评估。结果表明,采用我们提出的优化技术和算法,大大提高了图算法的性能和可扩展性,并且可以处理更大规模的图数据集。 2.探索新的图算法并进行实现和测试:我们也在探索新的图算法,包括但不限于以下几个方面: -应用领域相关算法:例如社交网络分析、图像处理、推荐系统等领域相关的图算法,我们将会根据应用需求进行开发和测试。 -可计算性理论研究:我们也会关注计算理论领域,例如图匹配、图同构等可计算性问题的研究和探索。 -分布式算法研究:我们也会探索基于分布式系统的图算法研究,例如基于Pregel、Giraph等框架的算法实现和测试。 我们将会进行深入的探索和研究,挖掘新的图算法,提高现有算法的性能表现,并且根据实际需求开展相关应用开发研究。