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장수호 (한국항공대학교) 이수광 (한국항공대학교) 이재환 (한국항공대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제29권 제10호
발행연도
2023.10
수록면
775 - 780 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2023.23.0102

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The local node connectivity of a graph indicates its stability and robustness as well as the importance of its vertices. This study presents the process and results of designing local node connectivity computation algorithms for graphs using parallel processing in GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units). These algorithms focus on reducing latency by optimizing the computation for finding the shortest paths. Here, the algorithms “Variable Threads” and “Fixed Threads” are proposed and compared with a CPU-based baseline algorithm. Experimental results show that the GPU-based approach achieved latency reductions of up to 37% and 15% in sparse and dense graphs, respectively. These findings elucidate the effectiveness of parallel processing on GPUs for improving the efficiency of local node connectivity computations.

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 배경 지식
IV. 알고리즘 및 구현 과정
V. 실험 및 결과
VI. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

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