【摘 要】
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深度优先搜索算法在GPU集群中大型图上的简单执行，会导致线程间的负载不平衡和无法合并内存访问的情况，使得算法的性能较低.为了获得在单个GPU和多个GPU环境下性能的明显提高，在处理数据之前通过采取一系列有效的操作进行重新编排.提出了构造线程和数据之间映射的新技术，通过利用前缀求和及二分查找操作来达到完美的负载平衡.为了降低通信开销，对DFS各分支中需要进行交换的边集执行修剪操作.实验结果表明，算法
【机 构】
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衡阳师范学院 计算机科学系,湖南省衡阳市 421002;湖南大学 信息科学与工程学院,湖南省长沙市 410082
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深度优先搜索算法在GPU集群中大型图上的简单执行，会导致线程间的负载不平衡和无法合并内存访问的情况，使得算法的性能较低.为了获得在单个GPU和多个GPU环境下性能的明显提高，在处理数据之前通过采取一系列有效的操作进行重新编排.提出了构造线程和数据之间映射的新技术，通过利用前缀求和及二分查找操作来达到完美的负载平衡.为了降低通信开销，对DFS各分支中需要进行交换的边集执行修剪操作.实验结果表明，算法在单个GPU上可以尽可能地实现最佳的并行性，在多GPU环境下可以最小化通信开销.在一个GPU集群中，可以对含有数十亿节点的图有效地执行分布式DFS.
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