IEEE行業快報|圖計算（GraphComputing）

圖計算(Graph Computing)是一種高效能、可擴充套件的分散式系統架構技術，是研究事物之間的複雜關聯關係，並對其描述、刻畫、分析和計算的前沿技術。在本期行業快報中，我們將重點介紹IEEE資料庫中關於“圖計算(Graph Computing)”的最新研究。

IEEE在“圖計算（Graph Computing）”領域的相關文獻

資料來源：IEEE Xplore，2024年12月

期刊推薦

Journals & Magazines

IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems

期刊介紹：

月刊，關注並行和分散式系統研究領域。特別感興趣的領域包括但不限於：

1. 並行和分散式演算法

2. 並行和分散式計算的應用

3. 並行和分散式架構

4. 並行和分散式軟體

該刊“圖計算”相關技術文章推薦：

Liberator: A Data Reuse Framework for
Out-of-Memory Graph Computing on GPUs

內容概覽：本文主要介紹了一種用於GPU上的大規模圖計算的資料重用框架——Liberator。該框架利用了圖計算應用中資料訪問的特點，將資料分為靜態資料和按需資料，並透過並行處理來提高效能。文章還介紹了Liberator的設計和實現細節，並透過實驗證明了其在大規模資料集上的優勢。

Taskflow: A Lightweight Parallel and Heterogeneous Task
Graph Computing System

內容概覽：本文的主要內容是介紹了一種輕量級並行和異構任務圖計算系統Taskflow。文章首先介紹了Taskflow的表達能力和可程式設計性的度量方法，並透過僱傭外部C++程式設計師進行實驗來驗證其程式設計生產力和反應時間。接著，文章詳細介紹了Taskflow的架構和排程演算法，包括動態調整活動工作執行緒數和自適應工作竊取演算法。最後，文章討論了Taskflow的應用領域和未來研究方向。

Using High-Bandwidth Networks Efficiently for Fast Graph
Computation

內容概覽：本文主要介紹了一種高效利用高頻寬網路進行快速圖計算的方法。作者針對現有分散式圖處理框架中存在的兩個挑戰進行了改進：平均訊息傳遞時間較長和通訊開銷較大。作者提出了一種輕量級的基於訊息的通訊模型，透過避免現有框架中的四種額外通訊開銷來顯著縮短平均訊息傳遞時間。透過實驗評估，作者證明了該方法在高頻寬網路上能夠實現線速吞吐量。

會議推薦

Conferences

IEEE
Joint International Information Technology and Artificial Intelligence
Conference (ITAIC)

會議介紹：

IEEE Joint International Information Technology and Artificial Intelligence Conference (ITAIC) 旨在為來自世界各地的研究人員、工程師、院士和工業專業人士提供一個平臺，以展示他們在資訊科技和人工智慧方面的研究成果和開發活動。它為代表們提供了交流新想法和應用經驗的機會，建立了商業或研究關係，併為未來的合作尋找全球合作伙伴。

該會議錄“圖計算”相關技術文章推薦：

Research on topology data check of
distribution network based on graph computing

內容概覽：本文主要研究了基於圖計算的配電網路拓撲資料檢查方法。文章透過建立圖資料結構模型，利用分層聚類方法和Fréchet距離相關檢測，提出了一種線上拓撲驗證方法。具體流程包括拓撲簡化、拓撲分割槽和節點關聯檢測。實驗證明該方法能夠有效準確地識別不屬於特定供電區域的節點，方便快速進行緊急維修工作。

Research on construction technology of
digital model of distribution network based on graph computing

內容概覽：本文主要研究了基於圖計算的配電網路數字模型的構建技術。研究者設計了一種最佳化的圖資料模型，透過實驗驗證了該模型在處理大規模拓撲資料時的優勢，提出了基於該模型的配電網路資料儲存和分析方法。實驗結果表明，圖資料模型能夠更好地滿足配電網路拓撲資料儲存和分析的需求。

Optimal Edge Server and Service Placement
in Mobile Edge Computing

內容概覽：本文的主要內容是關於移動邊緣計算中最佳邊緣伺服器和服務部署的問題。文章首先介紹了雲計算在為遠端裝置提供服務時所面臨的問題，即由於雲伺服器通常部署在網際網路的核心位置，使用者的流量需要經過長距離傳輸，導致使用者體驗延遲較高。為了解決這個問題，移動邊緣計算引入了在網際網路邊緣部署計算和儲存資源的概念。接著，文章提出了一種基於最佳邊緣伺服器部署的服務部署演算法，並透過模擬實驗展示了該演算法在減小訪問延遲方面的效能改進。

電子圖書推薦

eBooks

Graph Database and Graph Computing for Power System Analysis

電子圖書介紹：

圖形資料庫已成為管理大型資料系統的重要工具之一。與傳統的資料庫相比，它們的結構得到了改進，因為它更緊密地與電力系統的固有物理特性相協調，使其能夠以有機的方式對電力系統的元件和網路進行建模。作者的開創性研究證明了圖資料管理和圖計算在改變電力系統分析方面的有效性和潛力。本書聚焦基於圖形程式的設計配置及最佳化問題等；詳細演示了基於圖的拓撲分析、狀態估計、潮流分析、安全約束經濟排程、自動發電控制、小訊號穩定性、瞬態穩定性等概念、分析和應用。

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