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講演抄録/キーワード
講演名 2021-05-13 15:15
分散管理されたグラフのランダムウォークを用いた取得におけるノード ID 再配置手法
土田康平金子晋丈慶大NS2021-20
抄録 (和) グラフ演算においてノード ID を適切に再配置しなければ,キャッシュミスが増加し,演算速度が低下する ことが知られており,様々な ID 再配置手法が提案されている.しかし,分散管理されたグラフをランダムウォーク により取得する状況で DBG などの既存の再配置手法を適用するには,グラフの取得完了を待つ必要がありコストが かかる. 提案手法の Sequential と DBG Early Estimation (DBG-EE) はグラフ取得と並行して ID 再配置を実行する.特 に,Sequential はランダムウォークで出会ったノード順に再配置を行う連続性を意識した手法である.また,DBG-EE はランダムウォークの途中で DBG を踏襲した再配置を行うアクセス局所性を意識した手法である.実世界のグラフ データを使用し,提案手法の効果及びグラフ取得の完了を待たないことによるコスト削減率を評価した. ID 再配置に 必要なメモリ使用量は DBG と比べて Sequential で最大 41.9 % ,DBG-EE で最大 35.4 % 減少した. また,グラフ取得 から PageRank 演算終了までの合計時間は Sequential で最大 4.5 %, DBG-EE で最大 10.3 % 減少した. 
(英) It is known that cache misses occur so many times, which leads to slow down the calculation speed while graph processing without graph reordering. In order to reduce cache misses, various reordering methods have been proposed. However, in the situation of acquiring graph data managed distributedly by random walk, applying exiting reordering methods takes a high cost due to waiting for finish of random walk. In this paper, Sequential and DBG Early Estimation (DBG-EE) are proposed as methods while acquiring graph data. Sequential especially consider continuity of node ID by reordering in the order of visiting nodes. DBG-EE consider access locality by reordering based on DBG, which is one of the best exiting methods. Our evaluation comparing to DBG with a real world graph data shows that the memory usage for reordering decreased by 41.9 % in Sequential, and 35.4 % in DBG-EE at most. Additionally, the total time from acquiring graph data to PageRank calculation decreased by 4.5 % in Sequential, and 10.3 % in DBG-EE at most.
キーワード (和) 分散グラフ管理 / グラフ処理 / ノード ID 再配置 / キャッシュミス / ランダムウォーク / DBG / /  
(英) Distributed graph management / graph processing / graph reordering / cache miss / random walk / DBG / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 17, NS2021-20, pp. 32-37, 2021年5月.
資料番号 NS2021-20 
発行日 2021-05-06 (NS) 
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 NS2021-20

研究会情報
研究会 NS  
開催期間 2021-05-13 - 2021-05-14 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 高度プロトコル・ネットワーキング技術(IP及び高位レイヤルーチング・フィルタリング,マルチキャスト,品質・経路制御),IPNWの利用技術(P2P,P4P,オーバレイ,SIP,NGN),ネットワークシステム関連技術(システム構成法,インタフェース,アーキテクチャ,ハードウェア・ソフトウェア・ミドルウェア),セキュリティ,ブロックチェーン,一般 
テーマ(英) High level protocol, Networking technologies (IP and high-layer routing/filtering, Multicast, Quality/Routing control), IP network application technologies (P2P, P4P, Overlay, SIP, NGN), Network system related technologies (System configuration, Interface, Architecture, Hardware/Software/Middleware), Security, Blockchain etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2021-05-NS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 分散管理されたグラフのランダムウォークを用いた取得におけるノード ID 再配置手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Graph Reordering while Acquiring Graph Data Managed Distributedly by Random Walk 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 分散グラフ管理 / Distributed graph management  
キーワード(2)(和/英) グラフ処理 / graph processing  
キーワード(3)(和/英) ノード ID 再配置 / graph reordering  
キーワード(4)(和/英) キャッシュミス / cache miss  
キーワード(5)(和/英) ランダムウォーク / random walk  
キーワード(6)(和/英) DBG / DBG  
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) 土田 康平 / Kohei Tsuchida / ツチダ コウヘイ
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) 金子 晋丈 / Kunitake Kaneko / カネコ クニタケ
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者
発表日時 2021-05-13 15:15:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NS 
資料番号 IEICE-NS2021-20 
巻番号(vol) IEICE-121 
号番号(no) no.17 
ページ範囲 pp.32-37 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NS-2021-05-06 


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