圖表運算技術：深入理解圖運算架構、系統與應用

張宇

圖表運算技術：深入理解圖運算架構、系統與應用
  • 出版商: 機械工業
  • 出版日期: 2023-09-28
  • 定價: $570
  • 售價: 7.0 折 $399
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 456
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 711173405X
  • ISBN-13: 9787111734055
  • 相關分類: 大數據 Big-data

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商品描述

本書內容包含圖計算概述、圖計算程式設計與執行、圖計算最佳化技術、圖計算系統軟件加速技術、圖計算硬件加速技術、圖計算效能評測，
以及圖計算發展趨勢與展望7個部分，系統性地整理圖計算背景、圖計算關鍵技術與發展趨勢等知識。
本書主要用於提供計算機科學與技術、積體電路等專業研究生提供圖計算技術的教學與學術資源，
也可以作為高階電腦系統結構、平行與分佈式運算等研究生課程的補充教材，也適合相關研究人員與產業界工程師閱讀，
從而推動我國在圖計算基礎理論、關鍵技術，以及產業應用的發展，取得更有影響力的科學研究與應用成果。

作者簡介

張宇 華中科技大學副教授，2016年6月博士畢業於華中科技大學，入選2022年國家重大人才工程青年學者和2022年湖北省青年拔尖人オ培養計劃，長期從事高性能圖計算研究，主持國家自然科學基金、湖北省重點研發、華為項目等10餘項，研製的高性能圖計算引擎性能指標屢次打破國際圖計算權威榜單世界紀錄，應用於華為等多家龍頭企業，曾獲2022年CCF高性能計算“卓越青年”、2022年中國智能計算科技創新人物、2022年ACM中國新星獎（全國獎）等榮譽，指導學生獲第七屆中國國際“因特網+”大學生創新創業大賽全國金獎、第十三屆“挑戰杯”中國大學生創業計劃競賽全國金獎、國際頂級圖學習OGB榜單全球冠軍等。

目錄大綱

前言
第1章 圖計算背景 1
1.1圖計算簡介 1
1.1.1 圖的基本概念 2
1.1.2 圖遍歷簡介 2
1.1.3 圖挖掘簡介 5
1.1.4 圖學習簡介 8
1.2常見圖演算法 10
1.2.1 圖遍歷類別演算法 10
1.2.2 圖挖掘類別演算法 17
1.2.3 圖學習類別演算法 31
1.3圖計算應用案例 47
1.3.1 圖遍歷應用案例 47
1.3.2 圖挖掘應用案例 51
1.3.3 圖學習應用案例 58
1.4本章小結 64
1.5習題1 65
參考文獻 65
第2章 圖計算程式設計與執行 69
2.1圖資料儲存與更新 69
2.1.1 靜態圖資料儲存 69
2.1.2 動態圖資料儲存與更新 76
2.2圖計算程式範例 106
2.2.1 圖遍歷類別演算法程式設計範例 106
2.2.2 圖挖掘類別演算法程式設計範例 111
2.2.3 圖神經網絡演算法程式設計範例 115
2.3圖計算運行時特徵與挑戰 120
2.3.1 圖遍歷運行時特徵及挑戰 120
2.3.2 圖挖掘運行時特徵與挑戰 121
2.3.3 圖學習訓練及推理運行時特徵及挑戰  122
2.4本章小結 123
2.5習題2 123
參考文獻 124
第3章 圖計算最佳化技術 127
3.1主流的平行程式設計模型 127
3.1.1 圖遍歷平行程式設計模型 127
3.1.2 圖挖掘平行程式設計模型 134
3.1.3 圖學習平行程式設計模型 136
3.2圖預處理方法 139
3.2.1 圖劃分策略 139
3.2.2 圖資料重排策略 144
3.3圖並行執行模型 147
3.3.1 圖並行執行基本概念 147
3.3.2 主流的圖並行執行模型 148
3.4圖頂點狀態同步策略 151
3.4.1 同步/異步狀態傳遞機制 151
3.4.2 Pull/Push狀態同步機制 152
3.4.3 通訊優化策略 154
3.4.4 圖資料快取策略 155
3.5圖計算負載平衡策略 157
3.5.1 負載平衡簡介 157
3.5.2 單機負載平衡策略  159
3.5.3 分佈式負載平衡策略  163
3.6圖計算容錯機制 163
3.6.1 有狀態的容錯機制 166
3.6.2 無狀態的容錯機制 170
3.7本章小結 176
3.8習題3 176
參考文獻 176
第4章 圖計算系統軟件加速技術  180
4.1圖計算系統軟件加速技術背景 180
4.2單機圖計算系統 181
4.2.1 單機內存圖計算系統 181
4.2.2 單機外存圖計算系統 191
4.3分佈式圖計算系統 199
4.3.1 分佈式內存圖處理系統  199
4.3.2 分佈式外存圖處理系統  214
4.4基於GPU的圖計算系統加速技術  215
4.4.1 GPU背景介紹 215
4.4.2 GPU存內圖運算系統 219
4.4.3 單機CPU-GPU異構圖計算系統 236
4.4.4 單機多GPU圖計算系統 245
4.4.5 多機GPU圖計算系統 251
4.5 本章小結  265
4.6 習題4  265
參考文獻  266
第5章 圖計算硬件加速技術  270
5.1基於FPGA的圖計算加速技術 270
5.1.1 FPGA背景介紹 270
5.1.2 主流FPGA圖計算加速器 274
5.2基於ASIC的圖表計算加速器 299
5.2.1 ASIC背景介紹 299
5.2.2 主流ASIC圖計算加速器 299
5.3基於PIM的圖計算加速技術   357
5.3.1 PIM背景介紹  357
5.3.2 主流的基於PIM的圖計算加速器  358
5.4基於RERAM的圖計算硬件加速技術 368
5.4.1 ReRAM背景介紹 368
5.4.2 主流的基於ReRAM的圖計算加速器 369
5.5本章小結 414
5.6習題5 414
參考文獻 414
第6章 圖計算效能評測 419
6.1 GRAPH 500 效能評測與最佳化 419
6.1.1 Graph 500性能評測 419
6.1.2 Graph 500的 BFS和SSSP演算法最佳化 421
6.2 GREEN GRAPH 500 效能功耗比評測與最佳化 426
6.3 圖學習OGB精度評測與優化 429
6.3.1 OGB資料集簡介 429
6.3.2 OGB 依賴函式庫與運作 431
6.3.3 OGB頂點屬性預測 432
6.3.4 OGB連結屬性預測 434
6.3.5 OGB圖屬性預測 436
6.3.6 OGB演算法最佳化 437
6.4本章小結 439
6.5習題6 439
參考文獻 440
第7章 圖計算發展趨勢與展望 442
7.1圖遍歷發展趨勢與展望 442
7.2圖挖掘發展趨勢與展望 443
7.3圖學習發展趨勢與展望 445
7.4本章小結 446

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