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【24h】

Graph partitioning models for parallel computing

机译:用于并行计算的图分区模型

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摘要

Calculations can naturally be described as graphs in which vertices represent computation and edges reflect data dependencies. By partitioning the vertices of a graph, the calculation can be divided among processors of a parallel computer. However, the standard methodology for graph partitioning minimizes the wrong metric and lacks expressibility. We survey several recently proposed alternatives and discuss their relative merits.
机译:自然可以将计算描述为图形,其中顶点表示计算,而边反映数据依赖性。通过划分图形的顶点,可以在并行计算机的处理器之间划分计算。但是,用于图形划分的标准方法使错误的度量最小化并且缺乏可表达性。我们调查了最近提出的几种替代方案,并讨论了它们的相对优点。

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