Otimizando estruturas de grafos em memória persistente para arquiteturas NUMA

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Spagnol, Lucas Bastelli [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Ciência da computação
Teoria dos grafos
Arquitetura de computador
Computação paralela
Sistemas de memória de computadores
Dynamic graphs
Persistent memory
NUMA
Thread affinity
Speedup
Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/314052
Resumo: Estruturas de grafos dinâmicos desempenham papel fundamental em aplicações que demandam processamento eficiente de grandes volumes de dados conectados, como redes sociais e sistemas de recomendação. Este trabalho apresenta uma adaptação do framework DGAP para ambientes NUMA, explorando o particionamento round-robin e a afinidade explícita de threads para otimizar o processamento de grafos dinâmicos em memória persistente. Os experimentos, conduzidos com dois conjuntos de dados reais do SNAP (Orkut e LiveJournal), avaliam o impacto das características topológicas dos grafos nas otimizações propostas e demonstram ganhos expressivos, com speedup de até 2,3x em algoritmos como Connected Components, além de evidenciarem limitações em grafos de baixa densidade e em algoritmos sensíveis à latência (como BFS), indicando a necessidade de estratégias adaptativas de balanceamento em ambientes NUMA.
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