SHF: Small: High Performance Graph Pattern Mining System and Architecture
SHF:小型:高性能图模式挖掘系统和架构
基本信息
- 批准号:2127543
- 负责人:
- 金额:$ 50万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2021
- 资助国家:美国
- 起止时间:2021-10-01 至 2023-07-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This research project aims to develop high-performance systems and architectures for graph pattern mining, which the key component for various applications, including mining biochemical structures, finding biological conserved subnetworks, finding functional modules, program control-flow analysis, intrusion network analysis, mining communication graphs, social-network analysis, anomaly detection, and mining XML structures. High-performance graph pattern mining enables fundamental scientific research advance. The research is motivated by the need for scaling to large graphs and patterns; the significant gap between the fastest algorithm and general graph pattern mining systems; and the inefficiency in current computer architectures when executing such workloads. The project vertically advances the field by seeking synergies between algorithm, system, architecture, and hardware implementations. The project provides research opportunities to female, minority and undergraduate students to enhance the broader participation of computer science education. In particular, the project involves non-CS major students, introducing them to graph-analytics techniques to solve problems in science and engineering. This research takes a top-down approach, starting from algorithms and developing efficient graph pattern mining systems and architectures. Based on pattern-decomposition algorithms, it develops efficient and general system mechanisms and compiler optimizations with an accurate cost model. To support distributed graph pattern mining with partitioned graphs, it proposes the idea of breaking down pattern-enumeration algorithms to small tasks with a key abstraction, extendable embedding, and builds an efficient execution model to overlap the communication and computation. At the architecture level, the research proposes novel instruction-set extensions and architectural components to support the stream and intersection operations. The proposed techniques will be implemented in two hardware prototypes: (1) a RISC-V processor with an instruction-set extension for stream and intersection operations; and (2) a distributed FPGA accelerator for graph pattern mining with extendable embedding as the primitive. The research outcomes will be published in top system and architecture conferences. The project will deliver several open-source graph pattern mining systems, architecture simulators and hardware prototypes.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
图模式挖掘是生物化学结构挖掘、生物保守子网络挖掘、功能模块挖掘、程序控制流分析、入侵网络分析、通信图挖掘、社交网络分析、异常检测和XML结构挖掘等多种应用的关键组成部分,本课题旨在开发高性能的图模式挖掘系统和架构。高性能的图模式挖掘促进了基础科学研究的发展。这项研究的动机是需要扩展到大型图形和模式;最快算法与一般图模式挖掘系统的显著差距;以及当前计算机体系结构在执行此类工作负载时的低效率。该项目通过寻求算法、系统、架构和硬件实现之间的协同作用,垂直推进了该领域的发展。该计划为女性、少数族裔和本科生提供研究机会,以促进计算机科学教育的广泛参与。特别是,该项目涉及非计算机科学专业的学生,向他们介绍图形分析技术,以解决科学和工程中的问题。本研究采用自顶向下的方法,从算法开始,开发高效的图模式挖掘系统和架构。它基于模式分解算法,开发出高效通用的系统机制和编译器优化,并具有准确的成本模型。为了支持使用分区图的分布式图模式挖掘,提出了将模式枚举算法分解为具有关键抽象和可扩展嵌入的小任务的思想,并建立了高效的执行模型来重叠通信和计算。在体系结构层面,提出了新的指令集扩展和体系结构组件来支持流和交集操作。所提出的技术将在两个硬件原型中实现:(1)具有用于流和交叉操作的指令集扩展的RISC-V处理器;(2)以可扩展嵌入为原语的分布式FPGA图形模式挖掘加速器。研究成果将发表在顶级系统和架构会议上。该项目将提供几个开源图形模式挖掘系统、架构模拟器和硬件原型。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Xuehai Qian其他文献
Response characterization on the microstructure, and mechanical and corrosion behavior of clad rebars of different weld materials
不同焊接材料包覆钢筋的微观结构、力学性能和腐蚀行为的响应特性
- DOI:
10.1016/j.cscm.2025.e04316 - 发表时间:
2025-07-01 - 期刊:
- 影响因子:6.600
- 作者:
Zecheng Zhuang;Xuehai Qian;Lei Zeng;Weiping Lu;Zhen Li;Yong Xiang - 通讯作者:
Yong Xiang
Effects of varying weld speeds on the microstructure, mechanical properties, and corrosion behavior of clad rebars in a marine environment
不同焊接速度对海洋环境中复合钢筋的微观结构、力学性能和腐蚀行为的影响
- DOI:
10.1038/s41598-025-08448-7 - 发表时间:
2025-07-02 - 期刊:
- 影响因子:3.900
- 作者:
Zecheng Zhuang;Weiping Lu;Zhe Gou;Lei Zeng;Xuehai Qian;Rifeng Wang;Erte Lin;Zhen Li;Yong Xiang;Jianping Tan - 通讯作者:
Jianping Tan
Graph Transformer for Quantum Circuit Reliability Prediction
用于量子电路可靠性预测的图形变压器
- DOI:
- 发表时间:
2022 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Hanrui Wang;Pengyu Liu;Jinglei Cheng;Zhiding Liang;Jiaqi Gu;Zi;Yongshan Ding;Weiwen Jiang;Yiyu Shi;Xuehai Qian;D. Pan;F. Chong;Song Han - 通讯作者:
Song Han
RobustState: Boosting Fidelity of Quantum State Preparation via Noise-Aware Variational Training
RobustState:通过噪声感知变分训练提高量子态准备的保真度
- DOI:
- 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Hanrui Wang;Yilian Liu;Pengyu Liu;Jiaqi Gu;Zi;Zhiding Liang;Jinglei Cheng;Yongshan Ding;Xuehai Qian;Yiyu Shi;David Z. Pan;Frederic T. Chong;Song Han - 通讯作者:
Song Han
Efficient Performance Estimation and Work-Group Size Pruning for OpenCL Kernels on GPUs
GPU 上 OpenCL 内核的高效性能估计和工作组大小修剪
- DOI:
10.1109/tpds.2019.2958343 - 发表时间:
2020-05 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Xiebing Wang;Xuehai Qian;Alois Knoll;Kai Huang - 通讯作者:
Kai Huang
Xuehai Qian的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Xuehai Qian', 18)}}的其他基金
CAREER: Algorithm-Centric High Performance Graph Processing
职业:以算法为中心的高性能图形处理
- 批准号:
2331038 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Continuing Grant
SPX: Collaborative Research: FASTLEAP: FPGA based compact Deep Learning Platform
SPX:协作研究:FASTLEAP:基于 FPGA 的紧凑型深度学习平台
- 批准号:
2333009 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
SHF: Small: High Performance Graph Pattern Mining System and Architecture
SHF:小型:高性能图模式挖掘系统和架构
- 批准号:
2333645 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
SPX: Collaborative Research: FASTLEAP: FPGA based compact Deep Learning Platform
SPX:协作研究:FASTLEAP:基于 FPGA 的紧凑型深度学习平台
- 批准号:
1919289 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
CAREER: Algorithm-Centric High Performance Graph Processing
职业:以算法为中心的高性能图形处理
- 批准号:
1750656 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Continuing Grant
SHF: Small: Accelerating Graph Processing with Vertically Integrated Programming Model, Runtime and Architecture
SHF:小型:利用垂直集成编程模型、运行时和架构加速图形处理
- 批准号:
1717754 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
CSR: Small: Collaborative Research: GAMBIT: Efficient Graph Processing on a Memristor-based Embedded Computing Platform
CSR:小型:协作研究:GAMBIT:基于忆阻器的嵌入式计算平台上的高效图形处理
- 批准号:
1717984 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
CRII: SHF: Improving Programmability of GPGPU/NVRAM Integrated Systems with Holistic Architectural Support
CRII:SHF:通过整体架构支持提高 GPGPU/NVRAM 集成系统的可编程性
- 批准号:
1657333 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
Student Travel Support for the 2017 International Conference on Architecture Support for Programming Languages and Operating Systems (ASPLOS)
2017 年编程语言和操作系统架构支持国际会议 (ASPLOS) 的学生旅行支持
- 批准号:
1720467 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
相似国自然基金
昼夜节律性small RNA在血斑形成时间推断中的法医学应用研究
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
tRNA-derived small RNA上调YBX1/CCL5通路参与硼替佐米诱导慢性疼痛的机制研究
- 批准号:n/a
- 批准年份:2022
- 资助金额:10.0 万元
- 项目类别:省市级项目
Small RNA调控I-F型CRISPR-Cas适应性免疫性的应答及分子机制
- 批准号:32000033
- 批准年份:2020
- 资助金额:24.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
Small RNAs调控解淀粉芽胞杆菌FZB42生防功能的机制研究
- 批准号:31972324
- 批准年份:2019
- 资助金额:58.0 万元
- 项目类别:面上项目
变异链球菌small RNAs连接LuxS密度感应与生物膜形成的机制研究
- 批准号:81900988
- 批准年份:2019
- 资助金额:21.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
肠道细菌关键small RNAs在克罗恩病发生发展中的功能和作用机制
- 批准号:31870821
- 批准年份:2018
- 资助金额:56.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于small RNA 测序技术解析鸽分泌鸽乳的分子机制
- 批准号:31802058
- 批准年份:2018
- 资助金额:26.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
Small RNA介导的DNA甲基化调控的水稻草矮病毒致病机制
- 批准号:31772128
- 批准年份:2017
- 资助金额:60.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于small RNA-seq的针灸治疗桥本甲状腺炎的免疫调控机制研究
- 批准号:81704176
- 批准年份:2017
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
水稻OsSGS3与OsHEN1调控small RNAs合成及其对抗病性的调节
- 批准号:91640114
- 批准年份:2016
- 资助金额:85.0 万元
- 项目类别:重大研究计划
相似海外基金
SHF: Small: Predictable Performance for Just-in-Time Compilation
SHF:小型:可预测的即时编译性能
- 批准号:
2139612 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Exploiting Performance Correlations for Accurate and Low-cost Performance Testing for Serverless Computing
协作研究:SHF:小型:利用性能相关性对无服务器计算进行准确且低成本的性能测试
- 批准号:
2155096 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
SHF: Small: High Performance Graph Pattern Mining System and Architecture
SHF:小型:高性能图模式挖掘系统和架构
- 批准号:
2333645 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
SHF: Small: Methods, Workflows, and Data Commons for Reducing Training Costs in Neural Architecture Search on High-Performance Computing Platforms
SHF:小型:降低高性能计算平台上神经架构搜索训练成本的方法、工作流程和数据共享
- 批准号:
2223704 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Rethinking Performance Variation for Emerging Applications - An Application-centric and Cross-layer Approach
协作研究:SHF:小型:重新思考新兴应用程序的性能变化 - 以应用程序为中心的跨层方法
- 批准号:
2134202 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Rethinking Performance Variation for Emerging Applications - An Application-centric and Cross-layer Approach
协作研究:SHF:小型:重新思考新兴应用程序的性能变化 - 以应用程序为中心的跨层方法
- 批准号:
2134203 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
SHF: Small: Towards High Performance Serverless Edge Computing for Data-intensive Applications
SHF:小型:面向数据密集型应用程序的高性能无服务器边缘计算
- 批准号:
2230620 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Exploiting Performance Correlations for Accurate and Low-cost Performance Testing for Serverless Computing
协作研究:SHF:小型:利用性能相关性对无服务器计算进行准确且低成本的性能测试
- 批准号:
2155097 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
SHF: Small: Holistic Design of High-performance and Energy-efficient Accelerators for Graph Neural Networks
SHF:小型:图神经网络高性能、高能效加速器的整体设计
- 批准号:
2131946 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant
SHF: Small: High-Performance Multi-Agent Reinforcement Learning
SHF:小型:高性能多智能体强化学习
- 批准号:
2114415 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 50万 - 项目类别:
Standard Grant