A Framework for FPGA Acceleration of Large Graph Problems: Graphlet Counting Case Study

摘要 在许多应用领域中，数据都是使用涉及数百万个顶点和边的大型图形表示的。图分析算法（例如查找短路径和同构子图）在很大程度上受内存延迟的支配。如果可以对图形数据进行分区，则基于大型集群的计算平台可以高效地处理图形，并且可以在较小规模的分区上将图形分配给可重配置设备中的低延迟片上RAM。但是，有许多图类，例如无标度的社交网络，它们缺乏使图数据分区成为延迟问题的有效解决方案的局限性，并且太大而无法容纳

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