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    题名: LaGRange: Locality-aware Graph with Range Maintenance
    作者: 徐裕翔;Hsu, Yu-Hsiang
    贡献者: 資訊工程學系
    关键词: 圖存取;圖神經網路;快閃記憶體;寫入放大;Graph storage;GNNs;Flash memory;Write amplification
    日期: 2024-07-26
    上传时间: 2024-10-09 17:05:50 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學
    摘要: 隨著圖神經網絡(GNNs)的興起與其強大的解釋能力,對於高效存取圖
    結構資料的需求重新變的重要。然而圖結構資料不規則且複雜的特性加劇了
    寫入放大和讀取的延遲。儘管如此,現階段的針對圖儲存相關的研究主要集
    中在靜態圖上。雖然一些研究涉及動態圖,它們討論的是在不同的時間戳下
    保持該時間點下的圖,而非真正的去維護一個會隨時間而變動的單一圖資料
    結構。
    因此,本項研究提出了一個關注單一圖結構資料隨時間演變的局部感知
    圖快閃記憶體-LaGRange的全面設計。它能夠更有效地管理圖的更新,同時
    減輕寫入放大和讀取延遲。;With the rise of Graph Neural Networks (GNNs), the need for efficient graph storage
    has resurfaced. While retrieving data from external storage, the irregular pattern of
    graph data exacerbates both write amplification and read latency. Despite this, current
    research on graphs predominantly focuses on static graphs. Although some studies
    address dynamic graphs, it maintains multiple versions of a graph at different
    timestamps rather than a single graph evolving over time.
    The study proposes Locality-aware Graph SSD with Range(LaGRange) maintenance
    which focuses on a single graph that evolves over time. It’s a comprehensive design to
    manage graph updates effectively, mitigating write amplification and read latency
    simultaneously.
    显示于类别:[資訊工程研究所] 博碩士論文

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