主要观点总结
图计算作为关联数据分析的一种关键技术，已在多个领域广泛应用。随着硬件设备的发展，图处理系统基于多核CPU与GPU平台在性能、能效等方面取得显著提升。多核CPU与GPU平台的图处理系统面临存储与计算挑战，如数据规模大、数据依赖复杂等。目前已有基于不同平台的图处理系统，包括存内、核外和分布式图处理系统，并采用了多种优化技术如数据预处理、访存优化、计算加速和通信优化等。尽管图处理系统研究取得进展，但仍面临超大规模图数据处理、动态图数据处理、异构硬件加速、并发图数据处理和图挖掘系统等挑战。未来研究将集中在提高图处理系统的可扩展性、处理动态图数据的能力、利用异构硬件加速、处理并发图数据和开发图挖掘系统等。
关键观点总结
关键观点1: 图计算的重要性
图计算作为关联数据分析的关键技术，已在多个领域得到广泛应用，如智慧医疗、社交网络分析、金融反欺诈等。
关键观点2: 硬件发展对图处理系统的影响
随着硬件设备的发展，图处理系统基于多核CPU与GPU平台在性能和能效方面取得显著提升。
关键观点3: 图处理系统的挑战
多核CPU与GPU平台的图处理系统面临存储与计算挑战，如数据规模大、数据依赖复杂等。
关键观点4: 图处理系统的分类与优化
目前已有基于不同平台的图处理系统，包括存内、核外和分布式图处理系统，并采用了多种优化技术。
关键观点5: 图处理系统的未来研究趋势
尽管图处理系统研究取得进展，但仍面临超大规模图数据处理、动态图数据处理、异构硬件加速、并发图数据处理和图挖掘系统等挑战。未来研究将集中在提高图处理系统的可扩展性、处理动态图数据的能力、利用异构硬件加速、处理并发图数据和开发图挖掘系统等。
文章预览
作者：张园，曹华伟， 张婕等 来源：《计算机研究与发展》期刊 编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 原文：https://crad.ict.ac.cn/cn/article/doi/10.7544/issn1000-1239.202440073 摘要： 图计算作为分析与挖掘关联关系的一种关键技术，已在智慧医疗、社交网络分析、金融反欺诈、地图道路规划、计算科学等领域广泛应用。当前，通用CPU与GPU架构的并行结构、访存结构、互连结构及同步机制的不断发展，使得多核CPU与GPU成为图处理加速的常用平台。 但由于图处理具有处理数据规模大、数据依赖复杂、访存计算比高等特性，加之现实应用场景下的图数据分布不规则且图中的顶点与边呈现动态变化，给图处理的性能提升和高可扩展性带来严峻挑战。为应对上述挑战，大量基于多核CPU与GPU平台的图处理系统被提出，并在该领域取得显著成果。 为了让读者了解多核CP
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