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

摘要 在許多應用領域中，數據都是使用涉及數百萬個頂點和邊的大型圖形表示的。圖分析算法（例如查找短路徑和同構子圖）在很大程度上受內存延遲的支配。如果可以對圖形數據進行分區，則基於大型集羣的計算平臺可以高效地處理圖形，並且可以在較小規模的分區上將圖形分配給可重配置設備中的低延遲片上RAM。但是，有許多圖類，例如無標度的社交網絡，它們缺乏使圖數據分區成爲延遲問題的有效解決方案的侷限性，並且太大而無法容納

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