Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Karasik, O.N. - Profiling of energy consumption by algorithms of shortest paths search in large dense graphs
Karasik, O.N. - Profiling of energy consumption by algorithms of shortest paths search in large dense graphs
Книга (аналит. описание)
Автор: Karasik, O.N.
Profiling of energy consumption by algorithms of shortest paths search in large dense graphs
Профилирование потребления энергии алгоритмами поиска кратчайших путей на больших плотных графах
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Karasik, O.N.
Profiling of energy consumption by algorithms of shortest paths search in large dense graphs
Профилирование потребления энергии алгоритмами поиска кратчайших путей на больших плотных графах
б.г.
ISBN отсутствует
Книга (аналит. описание)
Karasik, O.N.
Profiling of energy consumption by algorithms of shortest paths search in large dense graphs = Профилирование потребления энергии алгоритмами поиска кратчайших путей на больших плотных графах / O. N. Karasik, A. A. Prihozhy // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and advanced analytics: сборник научных статей IX Международной научно-практической конференции (Республика Беларусь, Минск, 17—18 мая 2023 года): в 2 ч. / [редкол.: В. А. Богуш и др.]. – Минск: БГУИР, 2023. - Ч. 1 : . – 2023. – С. 44-50. – На англ. яз.
Reducing power consumption when solving computationally intensive problems is an important applied problem in science and industry. The paper presents the results of profiling four algorithms of finding the shortest paths between all pairs of graph vertices, which allowed us to estimate the power consumption and execution time of the algorithms on a multicore system. Profiling was performed on single-threaded implementations of the classical Floyd-Warshall algorithm, the algorithm based on vertex expansion of the graph, the homogeneous Floyd-Warshall block algorithm, and the heterogeneous block algorithm. The experiments used simple complete, oriented weighted graphs ranging in size from 1200 to 4800 vertices. Profiling performed via Intel VTune and Intel SoC Watch showed that the algorithm itself has the largest impact on power consumption. On graphs up to 1200 vertices, the power consumption is not proportionally dependent on the algorithm's execution time. For example, the slow classical Floyd-Warshall algorithm has consumed up to 20 % less energy compared to the faster block algorithms. As the graph size increases, the algorithm based on vertex expansion of the graph becomes strictly dominant; it consumed up to 25 % less energy than the blocked algorithms. With increasing the graph size, a proportional relationship between the algorithm execution time and the amount of energy consumed has been clearly established.
Снижение энергопотребления при решении задач, требующих больших вычислительных мощностей, является важной прикладной проблемой в науке и производстве. В статье представлены результаты профилирования четырех алгоритмов поиска кратчайших путей между всеми парами вершин графа, позволившие оценить энергопотребление и время выполнения алгоритмов на многоядерной системе. Профилирование выполнялось на однопоточных реализациях классического алгоритма Флойда-Уоршалла, алгоритма, построенного на вершинном расширении графа, однородного блочного алгоритма Флойда-Уоршалла и неоднородного блочного алгоритма. В экспериментах использовались простые полные, ориентированные взвешенные графы размером от 1200 до 4800 вершин. Профилирование, выполненное посредством Intel VTune и Intel SoC Watch, показало, что наибольшее влияние на энергопотребление оказывает сам алгоритм. На графах до 1200 вершин, потребление энергии может пропорционально не зависеть от времени выполнения алгоритма. Например, медленный классический алгоритм Флойда-Уоршалла потребил до 20% меньше энергии по сравнению с более быстрыми блочными алгоритмами. С увеличением размера графа, алгоритм, построенный на вершинном расширении графа, стал однозначно доминирующим; он потребил до 25% меньше энергии, чем блочные алгоритмы. При увеличении размера графа, четко устанавливается пропорциональная зависимость между временем выполнения алгоритма и количеством потребляемой энергии.
004.421
общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2023г.
труды сотрудников БНТУ = Факультет информационных технологий и робототехники : кафедра "Программное обеспечение информационных систем и технологий"
труды сотрудников БНТУ = Автоматика. Вычислительная техника (труды)
общий = ПРОФИЛИРОВАНИЕ (техн.)
общий = МНОГОЯДЕРНЫЕ ПРОЦЕССОРЫ
общий = ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕ
общий = АЛГОРИТМЫ НА ГРАФАХ
Karasik, O.N.
Profiling of energy consumption by algorithms of shortest paths search in large dense graphs = Профилирование потребления энергии алгоритмами поиска кратчайших путей на больших плотных графах / O. N. Karasik, A. A. Prihozhy // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and advanced analytics: сборник научных статей IX Международной научно-практической конференции (Республика Беларусь, Минск, 17—18 мая 2023 года): в 2 ч. / [редкол.: В. А. Богуш и др.]. – Минск: БГУИР, 2023. - Ч. 1 : . – 2023. – С. 44-50. – На англ. яз.
Reducing power consumption when solving computationally intensive problems is an important applied problem in science and industry. The paper presents the results of profiling four algorithms of finding the shortest paths between all pairs of graph vertices, which allowed us to estimate the power consumption and execution time of the algorithms on a multicore system. Profiling was performed on single-threaded implementations of the classical Floyd-Warshall algorithm, the algorithm based on vertex expansion of the graph, the homogeneous Floyd-Warshall block algorithm, and the heterogeneous block algorithm. The experiments used simple complete, oriented weighted graphs ranging in size from 1200 to 4800 vertices. Profiling performed via Intel VTune and Intel SoC Watch showed that the algorithm itself has the largest impact on power consumption. On graphs up to 1200 vertices, the power consumption is not proportionally dependent on the algorithm's execution time. For example, the slow classical Floyd-Warshall algorithm has consumed up to 20 % less energy compared to the faster block algorithms. As the graph size increases, the algorithm based on vertex expansion of the graph becomes strictly dominant; it consumed up to 25 % less energy than the blocked algorithms. With increasing the graph size, a proportional relationship between the algorithm execution time and the amount of energy consumed has been clearly established.
Снижение энергопотребления при решении задач, требующих больших вычислительных мощностей, является важной прикладной проблемой в науке и производстве. В статье представлены результаты профилирования четырех алгоритмов поиска кратчайших путей между всеми парами вершин графа, позволившие оценить энергопотребление и время выполнения алгоритмов на многоядерной системе. Профилирование выполнялось на однопоточных реализациях классического алгоритма Флойда-Уоршалла, алгоритма, построенного на вершинном расширении графа, однородного блочного алгоритма Флойда-Уоршалла и неоднородного блочного алгоритма. В экспериментах использовались простые полные, ориентированные взвешенные графы размером от 1200 до 4800 вершин. Профилирование, выполненное посредством Intel VTune и Intel SoC Watch, показало, что наибольшее влияние на энергопотребление оказывает сам алгоритм. На графах до 1200 вершин, потребление энергии может пропорционально не зависеть от времени выполнения алгоритма. Например, медленный классический алгоритм Флойда-Уоршалла потребил до 20% меньше энергии по сравнению с более быстрыми блочными алгоритмами. С увеличением размера графа, алгоритм, построенный на вершинном расширении графа, стал однозначно доминирующим; он потребил до 25% меньше энергии, чем блочные алгоритмы. При увеличении размера графа, четко устанавливается пропорциональная зависимость между временем выполнения алгоритма и количеством потребляемой энергии.
004.421
общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2023г.
труды сотрудников БНТУ = Факультет информационных технологий и робототехники : кафедра "Программное обеспечение информационных систем и технологий"
труды сотрудников БНТУ = Автоматика. Вычислительная техника (труды)
общий = ПРОФИЛИРОВАНИЕ (техн.)
общий = МНОГОЯДЕРНЫЕ ПРОЦЕССОРЫ
общий = ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕ
общий = АЛГОРИТМЫ НА ГРАФАХ