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作者在研究图计算这一领域的过程中，总结出了一整套的系统优化方法。
内容简介
现有的图计算系统主要基于一些简单化假设实现，如“点权不可分割”“单个计算操作可以孤立地执行”等，因此很难达到下层硬件所能达到的最高计算效率。
为解决这个问题，作者通过分析，发现图计算应的主要效率瓶颈在于数据载入速度这一结论，并通过将不同环境下图计算系统的数据载入途径分为四个阶段，分别进行了研究总结出了一系列的优化方法。
作者简介
作者章明星，毕业于清华大学计算机系。
章节目录
版权信息
内容简介
一流博士生教育 体现一流大学人才培养的高度（代丛书序）
丛书序二
导师序言
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 大规模图计算
1.2 图计算系统的分类
1.3 图数据高效计算的挑战
1.4 主要贡献
1.5 本书组织结构
第2章 相关工作
2.1 基于分布式集群的图计算系统
2.2 基于外存的图计算系统
2.3 基于矩阵的图计算引擎
2.4 基于存算融合硬件的图计算系统
第3章 分布式图计算系统的三维任务划分
3.1 概述
3.2 实例研究：协同过滤问题
3.3 三维划分的基本概念
3.4 三维划分下的编程模型
3.5 系统实现
3.6 实验结果
3.7 小结
第4章 外存图计算系统的分层数据组织
4.1 概述
4.2 背景介绍
4.33 DGridGraph
4.4 测试结果
4.5 小结
第5章 矩阵计算引擎的自动优化
5.1 概述
5.2 设计思路与原理
ASEN的编程模型
ASEN模型的具体实现
5.5 优化方法
5.6 估算公式
5.7 实现细节
5.8 性能测试
5.9 小结
第6章 拓扑感知的存算融合图计算方法
6.1 概述
6.2 背景介绍
6.3 PGIM系统
6.4 测试
6.5 小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
在学期间发表的学术论文与研究成果
致谢
大规模图数据的高效计算关键技术研究是2020年由清华大学出版社出版,作者章明星。
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