GPU 기반의 그래프 엔진에서 메모리 할당 전략에 따른 성능 분석
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 정동규 | - |
dc.contributor.author | 장명환 | - |
dc.contributor.author | 김상욱 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-08T20:22:08Z | - |
dc.date.available | 2022-07-08T20:22:08Z | - |
dc.date.created | 2021-05-14 | - |
dc.date.issued | 2019-12 | - |
dc.identifier.issn | 2466-0825 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/146558 | - |
dc.description.abstract | 그래프 크기가 증가하면서 빅 그래프를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 그래프 엔진들이 제안되었다. 그중 수천 개의 GPU 코어를 활용하여 빅 그래프를 처리하는 연구들이 진행되었다. 하지만 GPU 메모리만으로는 이러한 빅 그래프를 온전히 적재하기 어렵다는 한계점이 있다. 본 논문은 GPU를 활용하여그래프를 분석할 수 있도록 구현된 RealGraphGPU에서 사용 가능한 메모리 크기에 따른 세 가지 메모리할당 전략들을 분석한다. 각 할당 전략에 따라 GPUin-memory 모드, CPUin-memory 모드, Disk 모드로 구현하고, 이를 실 세계 그래프를 사용하여 두 가지 알고리즘의 성능을 측정함으로써 분석한 바를 확인한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | GPU 기반의 그래프 엔진에서 메모리 할당 전략에 따른 성능 분석 | - |
dc.title.alternative | Performance Evaluation of A GPU-based Graph Engine with Different Memory Allocation Strategies | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김상욱 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2019 한국소프트웨어종합학술대회 논문집, pp.120 - 122 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 2019 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.title | 한국정보과학회 2019 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.startPage | 120 | - |
dc.citation.endPage | 122 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09301505 | - |
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