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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-07-30 14:00 GPUを用いた分割グラフ型データベースの高速化 ○森島 信・松谷宏紀（慶大）  CPSY2014-38 |
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| 抄録 | （和） | グラフ型データベースは、データをグラフ形式で蓄積し処理するデータベースである。グラフ型データベースはノード間の関係性を表現するのに向いているため、SNS(Social Networking Service)やソーシャルグラフを基にしたリコメンデーションエンジンへの応用が期待されている。ソーシャルグラフのような大規模なグラフの場合、データ量が多いため、複数の計算機にグラフデータベースを分割してグラフを保存する必要がある。分割されたグラフデータベースにおいてグラフの探索をする際、複数の計算機に跨って探索を行う必要があり、非常に計算時間が長くなる。そこで、本論文では、グラフ探索に必要最低限の情報のみをグラフデータベースから抽出し、一台の計算機で扱える規模のキャッシュを作成する。さらに、そのキャッシュされたグラフに対してGPUで計算を行い、グラフ探索を高速化する。データの抽出により、キャッシュのデータサイズは元のデータに対して1/139から1/136となった。1000万ノード、次数200のグラフに対するDijkstra法において、GPUによる実装はCPUに対して2.6倍の高速化に成功した。 |
| （英） | Graph databases use graph structures to store data sets as nodes, edges, and properties. They are used to store and search the relationships between a large number of nodes, such as social networking services and recommendation engines that use customer social graphs. Social graphs sometimes become too large to store a single graph database on a single computer. In this case, a single large graph database can be partitioned and stored in multiple graph database servers. Since such a graph search query often goes across multiple partitioned graph databases, the graph search performance is degraded. In this paper, we propose to extract the minimum information from commercial graph databases at runtime and combine them as a cache. The cached graph information is stored in a single computer and the graph search is performed for the cache using GPUs. The cached graph information size is reduced to 1/139 - 1/136 compared to the original memory footprint size. In Dijkstra algorithm for a graph that has 10 million nodes and 200 degree, our GPU implementation can improve the performance by 2.6x with respect to a CPU implementation. |
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| キーワード | （和） | 構造型ストレージ / グラフ型データベース / GPU / / / / / |
| （英） | Structured storage / graph database / GPUs / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 155, CPSY2014-38, pp. 167-172, 2014年7月. | |
| 資料番号 | CPSY2014-38 | |
| 発行日 | 2014-07-21 (CPSY) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CPSY2014-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY DC |
| 開催期間 | 2014-07-28 - 2014-07-30 |
| 開催地（和） | 朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Toki Messe, Niigata |
| テーマ（和） | 並列／分散／協調とディペンダブルコンピューティングおよび一般 |
| テーマ（英） | Parallel, Distributed and Cooperative Processing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CPSY |
| 会議コード | 2014-07-CPSY-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | GPUを用いた分割グラフ型データベースの高速化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | GPU-Based Acceleration on Partitioned Graph Databases |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 構造型ストレージ / Structured storage |
| キーワード(2)（和/英） | グラフ型データベース / graph database |
| キーワード(3)（和/英） | GPU / GPUs |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森島 信 / Shin Morishima / モリシマ シン |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松谷 宏紀 / Hiroki Matsutani / マツタニ ヒロキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-07-30 14:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CPSY |
| 資料番号 | CPSY2014-38 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.155 |
| ページ範囲 | pp.167-172 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-07-21 (CPSY) |
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