Параллельная реализация алгоритма поиска минимальных остовных деревьев с использованием центрального и графического процессоров

Abstract

Решение задачи поиска минимальных остовных деревьев является распространенной в различных областях исследований: распознавание различных объектов, компьютерное зрение, анализ и построение сетей (например, телефонных, электрических, компьютерных, дорожных и т.д.), химия и биология и многие другие. Обработка больших графов — достаточно трудоемкая задача для центрального процессора (CPU) и является востребованной в данное время. Все более широкое распространение для решения задач общего назначения получают графические ускорители (GPU), имеющие большую вычислительную мощность, чем CPU. В данной статье рассмотрены методы сжатия и преобразования исходных графов для повышения эффективности их обработки. На примере алгоритма поиска минимальных остовных деревьев исследованы предложенные подходы. Исследована возможность гибридной реализация данного алгоритма. Получены самые высокие результаты по производительности на графах R-MAT и SSCA2. Solution of the finding a minimum spanning tree problem is common in various areas of research: recognition of different objects, computer vision, analysis and construction of networks (eg, telephone, electrical, computer, travel, etc.), chemistry and biology, and many others. Processing large graphs is a quite time-consuming task for the central processor (CPU), and in high demand at the present moment. The usage of Graphics processing units (GPUs) as a mean to solve general-purpose problems grows every day, because GPUs have more computing power than CPUs. This article describes the methods of compression and conversion of graphs in standard formats to increase the efficiency of their processing. The search algorithm of minimum spanning trees has been used for researching the proposed approaches. The possibility of a hybrid implementation of this algorithm has been investigated. The highest results were obtained on the large R-MAT and SSCA2 graphs.