Il panorama attuale del partizionamento bilanciato dei grafici è suddiviso in
algoritmi multilivello di alta qualità ma costosi e approcci più economici con
tempo di esecuzione lineare, come algoritmi a livello singolo e algoritmi di streaming.
We demonstrate how to achieve the best of both worlds with a \emph{tempo lineare
algoritmo multilivello}. Gli algoritmi multilivello costruiscono una gerarchia di
grafici sempre più piccoli contraendo ripetutamente gruppi di nodi. Nostro
approccio preserva il loro netto vantaggio, consentendo il perfezionamento del
partizione su più livelli con dettaglio crescente. Allo stesso tempo, usiamo
\enfa{sparsificazione dei bordi} per garantire la riduzione delle dimensioni geometriche tra i
livelli e quindi tempo di esecuzione lineare.
Forniamo una prova del tempo di esecuzione lineare e ulteriori approfondimenti
nel comportamento degli algoritmi multilivello, mostrando che i grafici con basso
la modularità ha maggiori probabilità di innescare tempi di esecuzione nel caso peggiore. Valutiamo
molteplici approcci per la sparsificazione dei bordi e integrare il nostro algoritmo
il partizionatore multilivello all'avanguardia KaMinPar, mantenendo la sua eccellenza
scalabilità parallela. Come dimostrato in esperimenti dettagliati, questo risulta
a $1.49\times$ average speedup (up to $4\times$ for some instances) con solo
1\% perdita di qualità della soluzione. Inoltre, il nostro algoritmo supera chiaramente le prestazioni
approcci all'avanguardia a livello singolo e in streaming.

Questo articolo esplora i giri e le loro implicazioni.

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