技术报告文档1

这篇技术报告文档主要介绍了在图算法中的几个关键并行化步骤，主要针对的是三角形计数（Triangle Counting）和边剥离（Edge Peeling）过程，用于计算k-truss子图。以下是这些知识点的详细说明： 1. **读取文件并行化**：通过将数据文件分割成多个bucket，每个线程负责读取一个bucket，然后利用GCC的内置原子指令在多线程环境中并行构建图。这种方法减少了竞争条件，提高了文件读取效率。 2. **三角形统计并行化**：三角形统计通常涉及遍历节点的邻接矩阵。为了避免重复计数，从大于当前节点的邻节点开始扫描，且内部操作无依赖，适合并行处理。在GPU并行化时，外层循环对应一个线程，内层使用二分搜索提高查找效率。 3. **扫描边支撑度并行化**：扫描边的支撑度时，将符合条件的边放入线程局部的buffer，而非直接入队，以减少原子操作。当buffer满时，再统一加入队列，降低了同步开销。GPU并行化时同样采用两层循环，内层使用二分搜索。 4. **剥离边并行化**：剥离边时，更新其他边的支撑度需要原子操作。并行处理时可能存在同一边被更新两次的问题，需要恢复操作确保正确性。优化策略是跳过支撑度为0的边，因为它们无法构成三角形，以及跳过最后一层的边，因为它们不会影响其他边。 5. **算法优化**： - 跳过支撑度为0的边，减少无效操作。 - 跳过最后一层的边，避免不必要的更新。 - 边查找时，结合线性搜索和二分搜索，对于邻节点较多的情况，使用二分搜索提升查找速度。 - 使用k-core预处理，删除度低于lower_k的节点，从lower_k开始剥离边，加速进程。 - 初始upper_k和lower_k的动态调整，基于可能的k-truss子图，减少计算量。 6. **图存储结构**：使用压缩存储表示（CSR），包括adj邻接数组、num_edges表示节点在邻接数组的起始位置，以及edge_id存储边的唯一标识。 7. **GPU并行计算**：`tc_kernel`函数展示了GPU并行计算的基本框架，包括blockIdx和threadIdx变量的使用，以及如何在CUDA设备上进行三角形统计。 通过上述并行化策略和优化，可以显著提高大规模图数据处理的效率，尤其是在三角形计数和k-truss计算这样的复杂任务中。这些方法适用于大规模社交网络分析、网络建模以及其他需要高效图算法的场景。