Nagy hálózatokban zajló jelterjedési folyamatok szimulációjának felgyorsítása GPU segítségével

A dinamikus hálózatanalízis (Dynamic Network Analysis - DNA) egy folyamatosan fejlődő tudományterület, amely a hálózattudományon belül olyan izgalmas területeket fed le, mint a szociális hálók kapcsolatainak, a mesterséges intelligencia többágenses rendszereinek vagy a molekuláris- és fehérjehálózatok változásainak, dinamikájának vizsgálata.

Ezen hálózatok (vagy más nézőpontból gráfok) nagyon eltérőek mind méretükben, mind pedig felépítésükben. Míg egy kisebb fehérjehálózat mindössze 100 csomópontból és 1000 linkből áll, egy kiterjedt szociális vagy számítógépes hálózat több millió csomópontból és köztük több tízmillió kapcsolatból is állhat. Ezek dinamikájának vizsgálata időigényes és összetett feladat, melyre több dinamikus hálózatanalizátor programot készítettek, amik közül ebben a dolgozatban a magyar fejlesztésű Turbine kerül bemutatásra. Ezen programok teljesítménye sajnos nem kielégítő a nagy és összetett hálózatok elemzéséhez; a hosszú futási idő nehézkessé teszi a gördülékeny munkát.

A mai GPU-k lehetővé teszik, hogy a bennük lévő számítási teljesítményt ne csak képmegjelenítésre használják, hanem speciális szabályokat betartva általunk írt programokat is futtassanak, így többszörözve meg a kimenő teljesítményt. Ezt hívják a „videokártyák általános célú programozásának” (General-purpose computing on graphics processing units - GPGPU). Ennek megvalósításai közül NVIDIA CUDA-ra esett a választás.

A nagy ideghálózatok vagy a szociális hálók több millió vagy több tízmillió csomóponttal és éllel rendelkeznek. Amelyik program egyáltalán képes ekkora gráfokat feldolgozni, az elemzési idő ott is órákban mérhető. A dolgozatban bemutatásra kerül, hogyan lehetséges ezt az időtartamot a videokártyák segítségével percekre csökkenteni.

szerző

• 
  Szőts Ákos
  mérnökinformatikus
  nappali

konzulensek

• 
  Dr. Gulyás András
  docens, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
• 
  Dr. x y z
  b c, a (külső)

helyezés