Mizan-RMA: Accelerating Mizan Graph Processing Framework with MPI RMA

2016 ◽  
Author(s):  
Mingzhe Li ◽  
Xiaoyi Lu ◽  
Khaled Hamidouche ◽  
Jie Zhang ◽  
Dhabaleswar K. Panda
Keyword(s):  
Graph Processing ◽  
Processing Framework

VGL: a high-performance graph processing framework for the NEC SX-Aurora TSUBASA vector architecture

2021 ◽  
Author(s):  
Ilya V. Afanasyev ◽  
Vladimir V. Voevodin ◽  
Kazuhiko Komatsu ◽  
Hiroaki Kobayashi
Keyword(s):  
High Performance ◽  
Graph Processing ◽  
Processing Framework

scholarly journals BLADYG: A Graph Processing Framework for Large Dynamic Graphs

2017 ◽  
Vol 9 ◽  
pp. 9-17 ◽  
Author(s):  
Sabeur Aridhi ◽  
Alberto Montresor ◽  
Yannis Velegrakis
Keyword(s):  
Graph Processing ◽  
Dynamic Graphs ◽  
Processing Framework

HitGraph: High-throughput Graph Processing Framework on FPGA

2019 ◽  
Vol 30 (10) ◽  
pp. 2249-2264 ◽  
Author(s):  
Shijie Zhou ◽  
Rajgopal Kannan ◽  
Viktor K. Prasanna ◽  
Guna Seetharaman ◽  
Qing Wu
Keyword(s):  
High Throughput ◽  
Graph Processing ◽  
Processing Framework

scholarly journals Developing a prototype of high-performance graph-processing framework for NEC SX–Aurora TSUBASA vector architecture

2020 ◽  
pp. 290-305
Author(s):  
И.В. Афанасьев
Keyword(s):  
Graph Algorithms ◽  
High Performance ◽  
Graph Algorithm ◽  
Efficient Implementation ◽  
Graph Processing ◽  
Irregular Structure ◽  
Vector Systems ◽  
Order Of Magnitude ◽  
Vector Graph ◽  
Processing Framework

В данной статье описан подход к созданию прототипа графового фреймворка VGL (Vector Graph Library), нацеленного на эффективную реализацию графовых алгоритмов для современной векторной архитектуры NEC SX–Aurora TSUBASA. Современные векторные системы позволяют значительно ускорять приложения, интенсивно использующие подсистему памяти, подклассом которых являются графовые алгоритмы. Однако подходы к эффективной реализации графовых алгоритмов для векторных систем на сегодняшний день исследованы крайне слабо: вследствие сильно нерегулярной структуры графов реального мира, эффективно задействовать векторные особенности целевых платформ затруднительно. В работе показано, что разработанные на основе предложенного фреймворка VGL реализации графовых алгоритмов не уступают в производительности оптимизированным “вручную” аналогам за счет инкапсуляции большого числа оптимизаций графовых алгоритмов, характерных для векторных систем. Вместе с этим предложенный фреймворк позволяет значительно упростить процесс разработки графовых алгоритмов для векторных систем, на порядок сокращая объем кода реализуемых алгоритмов и скрывая от пользователя особенности программирования систем данного класса. This article describes a prototype of graph-processing framework VGL (Vector Graph Library), aimed at the efficient implementation of graph algorithms for the modern NEC SX–Aurora TSUBASA vector architecture. Present day vector systems can significantly speed up various memory-intensive applications, including graph algorithms. However, approaches to the efficient implementation of graph algorithms for vector systems have been studied extremely poorly as of today: due to the highly irregular structure of real-world graphs, it is difficult to effectively use vector features of target platforms. This paper shows that the implementations of graph algorithms developed on the basis of the proposed VGL framework show the performance comparable to their manually optimized versions due to the encapsulation of a large number of graph algorithm optimizations typical for vector systems. At the same time, the proposed framework makes it possible to significantly simplify the process of developing graph algorithms for vector systems, by an order of magnitude reducing the amount of code for implemented algorithms and hiding the programming features of systems of this class from the user.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document