Решение задач на графах с помощью STAR-машины, реализуемой на графических ускорителях

Для решения многих задач на графах построены эффективные алгоритмы на ассоциативных параллельных процессорах. Но на данный момент нет широко используемых ассоциативных архитектур. Однако с развитием графических ускорителей появилась возможность реализовывать ассоциативные параллельные модели без существенной потери эффективности вычислений, что позволяет применять ассоциативные алгоритмы на практике. Представляется реализация абстрактной модели ассоциативной параллельной обработки данных (STAR-машина) на графических ускорителях с помощью технологии CUDA. Измеряется производительность реализации и показывается её эффективность для решения задач на графах на примере алгоритма Уоршалла нахождения транзитивного замыкания ориентированного графа. На графе с 5000 вершин последовательный алгоритм Уоршалла выполнялся за 884,622 с, ассоциативная параллельная версия – за 64,454 с (ускорение в 13 раз), а ассоциативная параллельная версия, адаптированная под GPU, – за 0,372 с (ускорение в 2 378 раз).