| Dominique LaSalle、Md Mostofa Ali Patwary、Nadathur Satish、Narayanan Sundaram、Pradeep Dubey和George Karypis |
| 2015年超级计算非常规应用：架构和算法第五次研讨会 |
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摘要
在处理稀疏不规则数据的应用程序中，图分区是一个重要的预处理步骤。因此，有效地并行划分图的能力对这些应用程序的性能至关重要。计算节点中的计算核心数量不断增加，这就要求共享内存图分区具有更高的可伸缩性。此外，其图形表示具有倾斜度分布的数据集的重要性有所增加，并且显示出与以前在科学计算中使用的图形截然不同的特征。本文对多线程图分割器mt-Metis进行了算法改进。我们解决与这些新的网络类型图相关的问题，并探索提高性能和并行缩放的技术。我们使用来自不同领域的20个不同图形，在36核机器上对我们的方法进行了实验评估。我们的改进将运行时间减少了1.5？11.7倍，强结垢提高82%。 |
| 研究主题：图形分区|METIS公司|并行处理 |