title: Context-free path querying via tensor product for graph database on GPGPU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Хорошев Артем Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Horosev Artem Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Орачев Егор Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Oracev Egor Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Григорьев Семен Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grigorev Semen Vaceslavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062355
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32422
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Все чаще в задачах анализа используются данные, структурированные с использованием графовой модели. Для обработки таких данных используются как графовые базы данных, так и различные средства для вычисления запросов для определения скрытых взаимоотношений между вершинами графа. Запросы с контекстно-свободными ограничениями повсеместно используются в таких задачах как статический анализ кода, биоинформатика, анализ RDF данных и т.д. Однако реальные графовые данные насчитываю десятки миллонов вершин и ребер, поэтому их обработка только на ЦПУ становится неэффективной. В данной работе представлена реализация алгоритма вычисления запросов с контекстно-свободными ограничениями на ГПУ через тензорное произведение. Для его реализации спроектирована и реализована библиотека примитивов разреженной булевой линейной алгебры для вычислений с использованием Nvidia CUDA. Экспериментальное исследование с использованием реальных графовых данных показало, что специализированные для булевых значений операции для вычислений на ГПУ превосходят по производительности операции общего назначения, а реализация алгоритма с использованием этих операций превосходит по производительности подобные алгоритмы, работающие исключительно на ЦПУ.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Increasingly, analysis tasks use data structured using a graph model. To process such data, both graph databases and various tools for queries evaluation are used to find the hidden relationships between the vertices of the graph. Queries with context-free constraints are widely used in tasks such as static code analysis, bioinformatics, RDF data analysis, etc. However, real graph data has tens of millions of vertices and edges, so processing them only on the CPU becomes ineffective. This paper presents the implementation of the algorithm for computing queries with context-free constraints on the GPU through the tensor product. To implement it, a library of sparse Boolean linear algebra primitives was designed and implemented for computations using Nvidia CUDA. An experimental study using real graph data has shown that Boolean-specific operations for GPU computing outperform general-purpose operations, and the implementation of the algorithm using these operations outperforms similar algorithms that run exclusively on the CPU.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Запросы с КС-ограничениями
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: графовые базы данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: разреженная линейная алгебра
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: разреженные матрицы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: булево полукольцо
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ГПУ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Context-free path querying
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: graph databases
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sparse linear algebra
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sparse matrices
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: boolean semiring
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GPGPU
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Context-free path querying via tensor product for graph database on GPGPU
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Реализация алгоритма поиска путей в графовых базах данных через тензорное произведение на GPGPU
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Orachev_report.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32422/1/Orachev_report.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 441,02 kB
resources.filename: reviewSV_Egor_Oracev._Otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32422/2/reviewSV_Egor_Oracev._Otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 72,23 kB