CN107122244A - 一种基于多gpu的图数据处理系统及方法 - Google Patents

一种基于多gpu的图数据处理系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多GPU的图数据处理系统及方法，首先通过数据划分模块对输入的原始图数据进行划分，并将划分后的数据分配到各个GPU设备中；然后通过任务管理模块对每个GPU设备上的顶点按照计算属性分配不同的计算任务，并管理各种任务的执行顺序；接着通过执行模块在保证数据一致性的同时，完成各个GPU设备上并行计算任务的执行；最后通过数据收集模块在计算完成以后，完成数据收集的过程。本发明提出新的任务分配和管理机制，最大化并行效率，利用计算掩盖通信，解决目前基于GPU的图处理系统存在GPU‑CPU通信开销大以及能够处理图数据的规模有限的问题，从而提高了在GPU上处理大规模图数据的效率。

Description

一种基于多GPU的图数据处理系统及方法
技术领域
本发明属于图数据处理和高性能计算技术领域，更具体地，涉及一种基于多GPU的图数据处理系统及方法。
背景技术
目前，许多现实应用都涉及到图数据的处理，传统的单机图系统主要通过数据划分，优化访存效率和减少磁盘I/O开销等手段提高大规模图数据处理的效率，但仍存在着并行计算效率低，磁盘带宽利用率不足和访存效率低等问题。
GraphChi系统将大规模图数据划分成小的数据块，提出了Shards的概念和并行滑动窗口的机制，在提高内存数据访问连续性的同时，按需调入Shard块，减少了磁盘的随机访问，但是由于不同shard块之间存在碎片访问以及块内数据关联性高，因此造成磁盘的带宽利用率不足和并行计算效率低。
X-stream系统提出了以边为中心的图处理模型，采用流划分的方式，划分后按照边随机存储，避免了排序带来的开销，同时由于相对于以顶点为中心的访问方式，以边的访问方式是连续的，可以提高磁盘访问的带宽。但是由于缺乏合理调度数据块的机制，使得访存命中率不高。
近几年，通用计算图形处理器(General-Purpose computation on GraphicsProcessing Units，GPGPU)技术越来越成熟。GPU具有强大的并行能力和高带宽等特点，而图计算需要满足高性能及实时性等需求，因此利用GPU来加速图计算的研究得到越来越多的关注。基于GPU的图处理系统关键在于解决图计算局部性差、任务并行度低和GPU-CPU之间通信开销大等问题。
Cusha系统针对传统的图数据表达方法CSR(Compressed Sparse Row)结构存在不规则访存和GPU利用率不足等缺点，引入了单机图系统GraphChi提出的Shards的概念，提出了新的基于GPU图处理的数据表达方式G-Shards和CW(Concatenated Windows)，起到提高空间局部性的作用，达到加速图计算的目的。但Cusha系统设计的前提是假设GPU的显存是可以放下所有的图数据的，而实际上，目前GPU的显存大小是远远满足不了当前大规模图计算需求的。
Medusa系统利用消息传递的方式，实现了多GPU环境下的图处理。同时，Medusa系统为用户提供应用程序接口(Application Programming Interface，API)方便用户在GPU上进行图处理的编程。同时，采用多跳副本机制，达到减少GPU和CPU之间通信开销的目的。但Medusa系统没有尝试解决GPU中图计算任务并行度低的问题，而且多跳副本的机制虽然减少了GPU-CPU之间消息通信的次数，但是增加了数据存储的空间，且每次通信的数据量仍然很大。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于多GPU的图数据处理系统及方法，根据图数据划分后顶点计算特征，对任务进行分类处理，最大化并行效率，同时结合GPU异步流的技术，协调不同任务的执行，利用计算掩盖通信，达到加速图计算的目的。由此解决现有技术中基于GPU的图系统存在GPU-CPU之间通信开销大、任务并行度低和可以处理图数据的规模有限的技术问题。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于多GPU的图数据处理系统，包括：数据划分模块、任务管理模块、执行模块以及数据收集模块；
所述数据划分模块，用于对原始图数据进行划分，并将划分后的数据分配到各个GPU设备中；
所述任务管理模块，用于对每个GPU设备中的顶点按照计算属性分配不同的计算任务，并管理GPU上不同粒度的计算任务、GPU与CPU之间的消息通信任务以及CPU上消息聚合任务的执行顺序；
所述执行模块，用于在保证数据一致性的同时，完成各个GPU设备中并行计算任务的执行；
所述数据收集模块，用于在计算任务完成以后，将计算结果从所有GPU设备中传输到CPU中，完成数据收集。
优选地，所述数据划分模块包括：顶点划分模块、边分配模块以及存储模块；
所述顶点划分模块，用于将原始图数据中的所有顶点按照顶点的度数大小分配到不同的数据块；
所述边分配模块，用于根据预设约束条件依次将原始图数据中的边分配到不同的数据块中，其中，预设约束条件表示最大化保证每个数据块中的边的个数一致；
所述存储模块，用于将各数据块中的划分结果按照顶点编号的顺序，依次存储在内存单元中。
优选地，所述任务管理模块包括任务分配模块以及任务流管理模块；
所述任务分配模块，用于根据预设分类方法将每个GPU设备上的所有顶点根据计算属性分为Outer点和Inner点，利用CUDA Stream方式，为Outer点和Inner点分配不同的计算任务；
所述任务流管理模块，用于协调GPU上不同粒度的计算任务、GPU与CPU之间的消息通信任务以及CPU上消息聚合任务之间的执行顺序，利用计算时间掩盖通信时间，使得CPU和GPU的资源充分利用。
优选地，所述预设分类方法为：将在其他GPU设备上存在副本的顶点作为Outer点，将在其他GPU设备上不存在副本的顶点作为Inner点。
优选地，所述任务流管理模块包括优先级确定模块以及任务流管理子模块；
所述优先级确定模块，用于将Outer点所在的计算任务设置高优先级，将Inner点所在的计算任务设置低优先级以确定各GPU设备中的任务执行顺序；
所述任务流管理子模块，用于通过控制Outer点和Inner点的计算任务，GPU与CPU之间的通信任务以及CPU上消息聚合任务的执行顺序，使得在执行计算任务的同时进行通信任务，互不干扰且保证各设备资源的充分利用。
优选地，其特征在于，所述任务流管理子模块，具体用于在GPU设备中若CUDAstream 1开始执行通信任务，则CUDA stream 2开始执行Inner点的计算任务，从而每个GPU设备的资源都得到充分利用，当GPU上执行Inner点的计算任务时，由于Inner点不需要完成消息通信和消息聚合任务，因此在CPU中执行CPU消息聚合任务，从而避免了在GPU与CPU进行通信时，CPU和GPU的计算资源浪费。
优选地，所述执行模块，具体用于在计算任务执行的过程中利用整体同步并行计算模型BSP和原子操作保证数据的一致性，且在BSP模型的计算过程中，根据不同的应用需求从预设应用程序编程接口API中选取目标应用程序编程接口API完成并行计算任务的执行。
优选地，所述预设应用程序编程接口API包括：以顶点为中心的编程方法，提供API为Vertex Map，以及以边为中心的编程方法，提供API为Edge Map。
优选地，所述数据收集模块，具体用于将所有GPU设备中得到的计算结果传输到CPU上，获取Inner点的最新计算结果，并获取所有Outer点及其副本的最新计算结果，从而得到最终结果。
按照本发明的另一方面，提供了一种基于多GPU的图数据处理方法，包括：
对原始图数据进行划分，并将划分后的数据分配到各个GPU设备中；
对每个GPU设备中的顶点按照计算属性分配不同的计算任务，并管理GPU上不同粒度的计算任务、GPU与CPU之间的消息通信任务以及CPU上消息聚合任务的执行顺序；
在保证数据一致性的同时，完成各个GPU设备中并行计算任务的执行；
在计算任务完成以后，将计算结果从所有GPU设备中传输到CPU中，完成数据收集。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
(1)充分利用GPU-CPU的计算资源：本发明保证每个GPU设备通信任务和部分点的计算任务同时执行，从而避免了在进行通信任务时GPU的计算资源的浪费。当CPU执行消息聚合任务的同时，GPU仍在进行部分顶点的计算任务，避免GPU和CPU设备因为某个设备的任务执行而造成另外一个设备的资源浪费。
(2)GPU-CPU额外通信开销减少，系统性能得到提升：本发明在执行计算任务的同时，完成通信的过程。因此，系统中部分通信的时间被计算时间隐藏了，减少了因为通信引入的同步等待的开销。
(3)为用户提供高效编程框架：本发明为用户提供API，方便普通用户利用图计算框架进行编程，同时隐藏了GPU复杂的编程细节，在执行模型过程中，为了避免不同编程方法带来性能差异和满足不同用户的计算需求，提供了两种高效的API。
附图说明
图1为本发明实施例公开的一种基于多GPU的图数据处理系统的结构示意图；
图2为本发明实施例公开的一种数据划分和任务分配的实例图；
图3为本发明实施例公开的一种任务管理模块中任务执行顺序的流程示意图；
图4为本发明实施例公开的一种基于多GPU的图数据处理方法的执行流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明采用基于利用计算时间掩盖通信时间的思想，解决了目前基于GPU图系统存在着CPU-GPU之间通信开销大和可以处理图数据的规模有限的问题，充分利用GPU的并行计算能力和CPU计算能力来加速图数据在多个GPU环境下处理的过程。如图1所示为本发明实施例公开的一种基于多GPU的图数据处理系统的结构示意图，在图1所示的系统中包括：数据划分模块、任务管理模块、执行模块以及数据收集模块；
上述数据划分模块，用于对原始图数据进行划分，并将划分后的数据分配到各个GPU设备中。
具体地，数据划分模块包括：顶点划分模块、边分配模块以及存储模块；
顶点划分模块，用于将原始图数据中的所有顶点按照顶点的度数大小分配到不同的数据块；
边分配模块，用于根据预设约束条件依次将原始图数据中的边分配到不同的数据块中，其中，预设约束条件表示最大化保证每个数据块中的边的个数一致；
存储模块，用于将各数据块中的划分结果按照顶点编号的顺序，依次存储在内存单元中，采用该操作的目的是为了提高在GPU上进行图计算的时间空间局部性。
上述任务管理模块，用于对每个GPU设备中的顶点按照计算属性分配不同的计算任务，并管理GPU上不同粒度的计算任务、GPU与CPU之间的消息通信任务以及CPU上消息聚合任务的执行顺序。
具体地，任务管理模块包括任务分配模块以及任务流管理模块；
任务分配模块，用于根据预设分类方法将每个GPU设备上的所有顶点根据计算属性分为Outer点和Inner点，利用CUDA Stream方式，为Outer点和Inner点分配不同的计算任务；
其中，预设分类方法为：将在其他GPU设备上存在副本的顶点作为Outer点，将在其他GPU设备上不存在副本的顶点作为Inner点。如图2中的例子所示，顶点2和4为Outer点，其他顶点为Inner点。
任务流管理模块，用于协调GPU上不同粒度的计算任务、GPU与CPU之间的消息通信任务以及CPU上消息聚合任务之间的执行顺序，利用计算时间掩盖通信时间，使得CPU和GPU的资源充分利用。
其中，任务流管理模块包括优先级确定模块以及任务流管理子模块；
优先级确定模块，用于将Outer点所在的计算任务设置高优先级，将Inner点所在的计算任务设置低优先级以确定各GPU设备中的任务执行顺序；例如，如图2所示，因为4为Outer点，所以GPU0设备上边(9,4)的计算任务优先于边(9,1)。
任务流管理子模块，用于通过控制Outer点和Inner点的计算任务，GPU与CPU之间的通信任务以及CPU上消息聚合任务的执行顺序，使得在执行计算任务的同时进行通信任务，互不干扰且保证各设备资源的充分利用。
如图3所示，任务流管理子模块，具体用于在GPU设备中若CUDA stream 1开始执行通信任务，则CUDA stream 2开始执行Inner点的计算任务，从而每个GPU设备的资源都得到充分利用，当GPU上执行Inner点的计算任务时，由于Inner点不需要完成消息通信和消息聚合任务，因此在CPU中执行CPU消息聚合任务，从而避免了在GPU与CPU进行通信时，CPU和GPU的计算资源浪费。
上述执行模块，用于在保证数据一致性的同时，完成各个GPU设备中并行计算任务的执行。
具体地，执行模块，具体用于在计算任务执行的过程中利用整体同步并行计算模型(Bulk Synchronous Parallel，BSP)和原子操作保证数据的一致性，避免了GPU上多线程同时的读写导致错误结果，且在BSP模型的计算过程中，根据不同的应用需求从预设应用程序编程接口API中选取目标应用程序编程接口API完成并行计算任务的执行。
其中，为满足用户需求和提高并行效率，系统为用户编写图算法提供两种应用程序编程接口(Application Programming Interface，API)，分别用两种方式实现：一个是以顶点为中心的编程方法，提供API为Vertex Map，另一种以边为中心的编程方法，提供API为Edge Map。并且为两种方法还提供相应的负载均衡的优化策略。因为两种方法针对不同算法和数据会造成较大的性能差异，因此用户可以按需选择合适的API，从而加速图数据的处理。
上述数据收集模块，用于在计算任务完成以后，将计算结果通过GPU和CPU的PCIe总线传输到CPU中，完成数据收集。
具体地，数据收集模块，具体用于将所有GPU设备中得到的计算结果传输到CPU上，获取Inner点的最新计算结果，并获取所有Outer点及其副本的最新计算结果，从而得到最终结果。
如图4所示为本发明实施例公开的一种基于多GPU的图数据处理方法的执行流程示意图，具体包括以下步骤：
对原始图数据进行划分，并将划分后的数据分配到各个GPU设备中；
对每个GPU设备中的顶点按照计算属性分配不同的计算任务，并管理GPU上不同粒度的计算任务、GPU与CPU之间的消息通信任务以及CPU上消息聚合任务的执行顺序；
在保证数据一致性的同时，完成各个GPU设备中并行计算任务的执行；
在计算任务完成以后，将计算结果从所有GPU设备中传输到CPU中，完成数据收集。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于多GPU的图数据处理系统，其特征在于，包括：数据划分模块、任务管理模块、执行模块以及数据收集模块；
所述数据划分模块，用于对原始图数据进行划分，并将划分后的数据分配到各个GPU设备中；
所述任务管理模块，用于对每个GPU设备中的顶点按照计算属性分配不同的计算任务，并管理GPU上不同粒度的计算任务、GPU与CPU之间的消息通信任务以及CPU上消息聚合任务的执行顺序；
所述执行模块，用于在保证数据一致性的同时，完成各个GPU设备中并行计算任务的执行；
所述数据收集模块，用于在计算任务完成以后，将计算结果从所有GPU设备中传输到CPU中，完成数据收集。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据划分模块包括：顶点划分模块、边分配模块以及存储模块；
所述顶点划分模块，用于将原始图数据中的所有顶点按照顶点的度数大小分配到不同的数据块；
所述边分配模块，用于根据预设约束条件依次将原始图数据中的边分配到不同的数据块中，其中，预设约束条件表示最大化保证每个数据块中的边的个数一致；
所述存储模块，用于将各数据块中的划分结果按照顶点编号的顺序，依次存储在内存单元中。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述任务管理模块包括任务分配模块以及任务流管理模块；
所述任务分配模块，用于根据预设分类方法将每个GPU设备上的所有顶点根据计算属性分为Outer点和Inner点，利用CUDA Stream方式，为Outer点和Inner点分配不同的计算任务；
所述任务流管理模块，用于协调GPU上不同粒度的计算任务、GPU与CPU之间的消息通信任务以及CPU上消息聚合任务之间的执行顺序，利用计算时间掩盖通信时间，使得CPU和GPU的资源充分利用。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述预设分类方法为：将在其他GPU设备上存在副本的顶点作为Outer点，将在其他GPU设备上不存在副本的顶点作为Inner点。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述任务流管理模块包括优先级确定模块以及任务流管理子模块；
所述优先级确定模块，用于将Outer点所在的计算任务设置高优先级，将Inner点所在的计算任务设置低优先级以确定各GPU设备中的任务执行顺序；
所述任务流管理子模块，用于通过控制Outer点和Inner点的计算任务，GPU与CPU之间的通信任务以及CPU上消息聚合任务的执行顺序，使得在执行计算任务的同时进行通信任务，互不干扰且保证各设备资源的充分利用。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述任务流管理子模块，具体用于在GPU设备中若CUDA stream 1开始执行通信任务，则CUDA stream 2开始执行Inner点的计算任务，从而每个GPU设备的资源都得到充分利用，当GPU上执行Inner点的计算任务时，由于Inner点不需要完成消息通信和消息聚合任务，因此在CPU中执行CPU消息聚合任务，从而避免了在GPU与CPU进行通信时，CPU和GPU的计算资源浪费。
7.根据权利要求1至6任意一项所述的系统，其特征在于，所述执行模块，具体用于在计算任务执行的过程中利用整体同步并行计算模型BSP和原子操作保证数据的一致性，且在BSP模型的计算过程中，根据不同的应用需求从预设应用程序编程接口API中选取目标应用程序编程接口API完成并行计算任务的执行。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述预设应用程序编程接口API包括：以顶点为中心的编程方法，提供API为Vertex Map，以及以边为中心的编程方法，提供API为EdgeMap。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述数据收集模块，具体用于将所有GPU设备中得到的计算结果传输到CPU上，获取Inner点的最新计算结果，并获取所有Outer点及其副本的最新计算结果，从而得到最终结果。
10.一种基于多GPU的图数据处理方法，其特征在于，包括：
对原始图数据进行划分，并将划分后的数据分配到各个GPU设备中；
对每个GPU设备中的顶点按照计算属性分配不同的计算任务，并管理GPU上不同粒度的计算任务、GPU与CPU之间的消息通信任务以及CPU上消息聚合任务的执行顺序；
在保证数据一致性的同时，完成各个GPU设备中并行计算任务的执行；
在计算任务完成以后，将计算结果从所有GPU设备中传输到CPU中，完成数据收集。
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