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基于GPU的高性能图挖掘方法及系统

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基于GPU的高性能图挖掘方法及系统

于, 包括GPU和CPU; 所述GPU和CPU通过 以下步骤实现图挖掘: 通过所述CPU根据不同的图得到的新候选子图集合拷贝至GPU执行Grow操作。 4.一种基于GPU的高性能图挖掘系统, 其特征在中间子图集合保存在CPU内存中; 在迭代执行Grow操作和 Cull操作时, 每次仅将当轮迭代过程中l操作, GPU执行所述Grow操作后将得到的中间子图集合拷 贝至CPU执行Cull操作, 并将所述于GPU的高性能图挖掘方法, 其特征在于, 采用GPU执行 所述Grow操作, 采用CPU执行Cul足扩展合法性的子图, 同时根据满足扩展合法性的子图生成中间子图集合。 3.根据权利要求1或2所述的基体包括: 对候选子图集合中的子图进行点扩展或者边扩展; 检查所述点扩展或者边扩展的合法性; 删除不满高性能图挖掘方法, 其特征在于, 上述通过Grow操 作对所述候选子图集合进行扩展得到中间子图集合具w操作和Cull操作, 直到找到所有满足用户指定 条件的子图。 2.根据权利要求1所述的基于GPU的图; 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Gro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984833 A 2020.11.24 CN 111984833 A 1.一种基于GPU的高性能图挖双向拷贝也能够同时执行, 掩盖计算和传输的延迟。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 111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ow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GrowCull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Gr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; 通过结合于GPU的高性能图挖掘 方法及系统, 本发明通过采用GPU&CPU协同计算 架构, 可利用GPU多线19.01) (54)发明名称 基于GPU的高性能图挖掘方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基博文 (51)Int.Cl. G06F 16/901(2019.01) G06F 16/903(20明林志恒张春明段勃 (74)专利代理机构 北京海虹嘉诚知识产权代理 有限公司 11129 代理人 胡技术研究院 地址 401121 重庆市渝北区黄山大道中段 53号双鱼座A15楼 (72)发明人 谭光数据 202010424111.0 2020.05.18 CN (71)申请人 中科院计算所西部高等21)申请号 202011078543.7 (22)申请日 2020.10.10 (66)本国优先权19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日

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