This book brings together two important trends: graph algorithms and high-performance computing.
Efficient and scalable execution of graph processing applications in data or network analysis requires innovations at multiple levels: algorithms, associated data structures, their implementation and tuning to a particular hardware.
Further, programming languages and the associated compilers play a crucial role when it comes to automating efficient code generation for various architectures.
This book discusses the essentials of all these aspects.
The book is divided into three parts: programming, languages, and their compilation.
The first part examines the manual parallelization of graph algorithms, revealing various parallelization patterns encountered, especially when dealing with graphs.
The second part uses these patterns to provide language constructs that allow a graph algorithm to be specified.
Programmers can work with these language constructs without worrying about their implementation, which is the focus of the third part.
Implementation is handled by a compiler, which can specialize code generation for a backend device.
The book also includes suggestive results on different platforms, which illustrate and justify the theory and practice covered.
Together, the three parts provide the essential ingredients for creating a high-performance graph application.
The book ends with a section on future directions, which offers several pointers to promising topics for future research.
This book is intended for new researchers as well as graduate and advanced undergraduate students.
Most of the chapters can be read independently by those familiar with the basics of parallel programming and graph algorithms.
However, to make the material more accessible, the book includes a brief background on elementary graph algorithms, parallel computing and GPUs.
Moreover it presents a case study using Falcon, a domain-specific language for graph algorithms, to illustrate the concepts.
About author(s): Unnikrishnan Cheramangalath is an Assistant Professor at the Indian Institute of Technology, Palakkad.
His research interests include domain-specific languages, compilation for distributed heterogeneous systems, and high-performance computing.
Rupesh Nasre is an Assistant Professor at the Department of Computer Science and Engineering at the Indian Institute of Technology, Madras.
His research focuses on compilers and parallelization.
He is a recipient of the Young Faculty Recognition Award at IIT Madras and the Cray HPC Award 2018.
Srikant is Dean of the Faculty of Engineering and a Professor of Computer Science at the Indian Institute of Science, Bangalore.
He was the recipient of the Indian National Science Academy's Young Scientist Medal in 1988.
His general areas of interest are compiler design and programming languages, and most recently he has focused on compiler design, domain-specific languages for graph processing and information retrieval, type systems, formal models of Android, and machine learning techniques for compiler optimizations.
His two video courses on compiler design produced by NPTEL are used in courses at several universities in India.
| Trends | Graph algorithms and highperformance computing |
|---|---|
| Efficient and scalable execution of graph processing applications in data or network analysis requires innovations at multiple levels | Algorithms associated data structures their implementation and tuning to a particular hardware |
| The book is divided into three parts | Programming languages and their compilation |
| About author(s) | Unnikrishnan |
Springer este o companie de editură proeminentă la nivel mondial, specializată în literatura academică și științifică.
Fondată în 1842 la Berlin, Germania, Springer a crescut pentru a deveni unul dintre cei mai mari și mai respectați editori din lume, cu birouri și operațiuni în numeroase țări.
Springer publică o gamă largă de reviste academice, cărți, lucrări de referință și baze de date online care acoperă o gamă largă de discipline, inclusiv știință, tehnologie, medicină, inginerie, matematică, umaniste, științe sociale și afaceri.
Catalogul extins al companiei include: 1.
Reviste: Springer publică mii de reviste academice evaluate de colegi care acoperă un spectru larg de discipline.
Aceste reviste prezintă articole de cercetare originale, recenzii și contribuții academice din partea experților în domeniile lor respective.
Cărți: Springer publică o selecție diversă de cărți, inclusiv manuale, monografii, lucrări de referință și titluri profesionale.
Aceste cărți acoperă o gamă largă de subiecte și se adresează cercetătorilor, studenților, profesioniștilor și practicienilor.
Lucrări de referință: Springer produce lucrări de referință cu autoritate, cum ar fi enciclopedii, manuale, dicționare și atlase, care oferă o acoperire cuprinzătoare a unor subiecte și discipline specifice.
Baze de date online: Springer oferă baze de date și platforme online care oferă acces la vasta sa colecție de conținut academic.
Aceste platforme permit utilizatorilor să caute, să răsfoiască și să acceseze literatură academică, reviste, cărți și materiale de referință.
Springer este cunoscut pentru angajamentul său față de calitate, integritate și inovație în publicarea academică.
Compania lucrează îndeaproape cu autori, editori, recenzori și instituții academice pentru a asigura cele mai înalte standarde de excelență și rigoare academică în publicațiile sale.
Prin urmare, Springer este considerată pe scară largă ca o sursă de încredere de informații academice și o resursă valoroasă pentru cercetători, studenți și profesioniști din întreaga lume.
765.99 Lei
