前言
第1章 圖計(jì)算背景 1
1.1圖計(jì)算簡(jiǎn)介 1
1.1.1 圖的基本概念 2
1.1.2 圖遍歷簡(jiǎn)介 2
1.1.3 圖挖掘簡(jiǎn)介 5
1.1.4 圖學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 8
1.2常見圖算法 10
1.2.1 圖遍歷類算法 10
1.2.2 圖挖掘類算法 17
1.2.3 圖學(xué)習(xí)類算法 31
1.3圖計(jì)算應(yīng)用案例 47
1.3.1 圖遍歷應(yīng)用案例 47
1.3.2 圖挖掘應(yīng)用案例 51
1.3.3 圖學(xué)習(xí)應(yīng)用案例 58
1.4本章小結(jié) 64
1.5習(xí)題1 65
參考文獻(xiàn) 65
第2章 圖計(jì)算編程與執(zhí)行 69
2.1圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和更新 69
2.1.1 靜態(tài)圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 69
2.1.2 動(dòng)態(tài)圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與更新 76
2.2圖計(jì)算編程示例 106
2.2.1 圖遍歷類算法編程示例 106
2.2.2 圖挖掘類算法編程示例 111
2.2.3 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法編程示例 115
2.3圖計(jì)算運(yùn)行時(shí)特征和挑戰(zhàn) 120
2.3.1 圖遍歷運(yùn)行時(shí)特征及挑戰(zhàn) 120
2.3.2 圖挖掘運(yùn)行時(shí)特征及挑戰(zhàn) 121
2.3.3 圖學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理運(yùn)行時(shí)特征及挑戰(zhàn) 122
2.4本章小結(jié) 123
2.5習(xí)題2 123
參考文獻(xiàn) 124
第3章 圖計(jì)算優(yōu)化技術(shù) 127
3.1主流的并行編程模型 127
3.1.1 圖遍歷并行編程模型 127
3.1.2 圖挖掘并行編程模型 134
3.1.3 圖學(xué)習(xí)并行編程模型 136
3.2圖預(yù)處理方法 139
3.2.1 圖劃分策略 139
3.2.2 圖數(shù)據(jù)重排策略 144
3.3圖并行執(zhí)行模型 147
3.3.1 圖并行執(zhí)行基本概念 147
3.3.2 主流的圖并行執(zhí)行模型 148
3.4圖頂點(diǎn)狀態(tài)同步策略 151
3.4.1 同步/異步狀態(tài)傳遞機(jī)制 151
3.4.2 Pull/Push狀態(tài)同步機(jī)制 152
3.4.3 通信優(yōu)化策略 154
3.4.4 圖數(shù)據(jù)緩存策略 155
3.5圖計(jì)算負(fù)載均衡策略 157
3.5.1 負(fù)載均衡簡(jiǎn)介 157
3.5.2 單機(jī)負(fù)載均衡策略 159
3.5.3 分布式負(fù)載均衡策略 163
3.6圖計(jì)算容錯(cuò)機(jī)制 163
3.6.1 有狀態(tài)的容錯(cuò)機(jī)制 166
3.6.2 無(wú)狀態(tài)的容錯(cuò)機(jī)制 170
3.7本章小結(jié) 176
3.8習(xí)題3 176
參考文獻(xiàn) 176
第4章 圖計(jì)算系統(tǒng)軟件加速技術(shù) 180
4.1圖計(jì)算系統(tǒng)軟件加速技術(shù)背景 180
4.2單機(jī)圖計(jì)算系統(tǒng) 181
4.2.1 單機(jī)內(nèi)存圖計(jì)算系統(tǒng) 181
4.2.2 單機(jī)外存圖計(jì)算系統(tǒng) 191
4.3分布式圖計(jì)算系統(tǒng) 199
4.3.1 分布式內(nèi)存圖處理系統(tǒng) 199
4.3.2 分布式外存圖處理系統(tǒng) 214
4.4基于GPU的圖計(jì)算系統(tǒng)加速技術(shù) 215
4.4.1 GPU背景介紹 215
4.4.2 GPU存內(nèi)圖計(jì)算系統(tǒng) 219
4.4.3 單機(jī)CPU-GPU異構(gòu)圖計(jì)算系統(tǒng) 236
4.4.4 單機(jī)多GPU圖計(jì)算系統(tǒng) 245
4.4.5 多機(jī)GPU圖計(jì)算系統(tǒng) 251
4.5 本章小結(jié) 265
4.6 習(xí)題4 265
參考文獻(xiàn) 266
第5章 圖計(jì)算硬件加速技術(shù) 270
5.1基于FPGA的圖計(jì)算加速技術(shù) 270
5.1.1 FPGA背景介紹 270
5.1.2 主流FPGA圖計(jì)算加速器 274
5.2基于ASIC的圖計(jì)算加速器 299
5.2.1 ASIC背景介紹 299
5.2.2 主流ASIC圖計(jì)算加速器 299
5.3基于PIM的圖計(jì)算加速技術(shù) 357
5.3.1 PIM背景介紹 357
5.3.2 主流的基于PIM的圖計(jì)算加速器 358
5.4基于RERAM的圖計(jì)算硬件加速技術(shù) 368
5.4.1 ReRAM背景介紹 368
5.4.2 主流的基于ReRAM的圖計(jì)算加速器 369
5.5本章小結(jié) 414
5.6習(xí)題5 414
參考文獻(xiàn) 414
第6章 圖計(jì)算性能評(píng)測(cè) 419
6.1 GRAPH 500 性能評(píng)測(cè)和優(yōu)化 419
6.1.1 Graph 500性能評(píng)測(cè) 419
6.1.2 Graph 500的 BFS和SSSP算法優(yōu)化 421
6.2 GREEN GRAPH 500 性能功耗比評(píng)測(cè)與優(yōu)化 426
6.3 圖學(xué)習(xí)OGB精度評(píng)測(cè)和優(yōu)化 429
6.3.1 OGB數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介 429
6.3.2 OGB 依賴庫(kù)與運(yùn)行 431
6.3.3 OGB頂點(diǎn)屬性預(yù)測(cè) 432
6.3.4 OGB鏈接屬性預(yù)測(cè) 434
6.3.5 OGB圖屬性預(yù)測(cè) 436
6.3.6 OGB算法優(yōu)化 437
6.4本章小結(jié) 439
6.5習(xí)題6 439
參考文獻(xiàn) 440
第7章 圖計(jì)算發(fā)展趨勢(shì)與展望 442
7.1圖遍歷發(fā)展趨勢(shì)與展望 442
7.2圖挖掘發(fā)展趨勢(shì)與展望 443
7.3圖學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢(shì)與展望 445
7.4本章小結(jié) 446