GPU 기반의 그래프 엔진에서 메모리 할당 전략에 따른 성능 분석

Abstract

그래프 크기가 증가하면서 빅 그래프를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 그래프 엔진들이 제안되었다. 그중 수천 개의 GPU 코어를 활용하여 빅 그래프를 처리하는 연구들이 진행되었다. 하지만 GPU 메모리만으로는 이러한 빅 그래프를 온전히 적재하기 어렵다는 한계점이 있다. 본 논문은 GPU를 활용하여 그래프를 분석할 수 있도록 구현된 RealGraphGPU에서 사용 가능한 메모리 크기에 따른 세 가지 메모리 할당 전략들을 분석한다. 각 할당 전략에 따라 GPUin-memory 모드, CPUin-memory 모드, Disk 모드로 구현하고, 이를 실 세계 그래프를 사용하여 두 가지 알고리즘의 성능을 측정함으로써 분석한 바를 확인한다.