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【发明公布】基于GPU的高性能图挖掘方法及系统_中科院计算所西部高等技术研究院_202011078543.7 

申请/专利权人:中科院计算所西部高等技术研究院

申请日:2020-10-10

公开(公告)日:2020-11-24

公开(公告)号:CN111984833A

主分类号:G06F16/901(20190101)

分类号:G06F16/901(20190101);G06F16/903(20190101)

优先权:["20200518 CN 2020104241110"]

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.08.01#授权;2020.12.11#实质审查的生效;2020.11.24#公开

摘要:本发明公开了一种基于GPU的高性能图挖掘方法及系统,本发明通过采用GPUCPU协同计算架构,可利用GPU多线程进行图挖掘运算提升搜索效率,同时利用CPU内存保存图挖掘过程中产生的大量中间子图;通过结合Grow‑Cull执行模型描述系统架构:在系统运行过程中,每次需要拷贝部分子图至GPU执行Grow操作,判断子图和顶点边的关系,将生成的候选子图拷贝至CPU内存;为了检查候选子图的合法性,利用CPU多线程技术执行Cull操作判断候选子图,合格的子图将保存在CPU主存上,系统重复迭代这一过程。借鉴流水线的思想,迭代时CPU计算和GPU计算能够同时执行,并且数据的双向拷贝也能够同时执行,掩盖计算和传输的延迟。

主权项:1.一种基于GPU的高性能图挖掘方法,其特征在于,包括以下步骤:根据不同的图挖掘应用,构建相应的搜索空间;根据用户提供的子图信息在所述搜索空间内候选出若干顶点或边,构建初始的候选子图集合;将所述搜索空间和候选子图集合作为Grow-Cull执行模型的输入,通过Grow操作对所述候选子图集合进行扩展得到中间子图集合,然后通过Cull操作在所述中间子图集合中筛选出合格的子图得到新候选子图集合;判断所述新候选子图集合是否满足用户指定条件,若是,则结束操作,此时所述新候选子图集合包括所有用户所需要得子图;否则,将所述新候选子图集合覆盖前一轮的候选子图集合作为Grow操作的输入,迭代执行Grow操作和Cull操作,直到找到所有满足用户指定条件的子图。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中科院计算所西部高等技术研究院 基于GPU的高性能图挖掘方法及系统

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