图计算研发能力的核心是掌握各类图算法的运行时特征和挑战，在系统掌握基本图计算优化技术原理的基础上，进一步实现图计算硬件器、图计算系统以及上层图应用。本书内容包括图计算概述、图计算编程与执行、图计算优化技术、图计算系统软件加速技术、图计算硬件加速技术、图计算性能评测，以及图计算发展趋势与展望7个部分，系统性地梳理图计算背景、图计算关键技术和发展趋势等知识。
本书主要用于给计算机科学与技术、集成电路等学科研究生提供图计算技术的教学和学术资源，也可以作为高级计算机系统结构、并行与分布式计算等研究生课程补充教材，还适合相关科研人员和产业界工程师阅读，推动我国在图计算基础理论、关键技术，以及行业应用方面的发展，取得更有影响力的科研和应用成果。
张宇，华中科技大学副教授，博导，之江实验室特聘专家，CCF高性能计算专委卓越青年，一直从事高性能图计算技术研究，主持国家自然科学基金、之江实验室项目和华为项目等图计算相关项目10余项，总经费3600余万元，研制了高性能软硬协同图计算引擎，性能指标多次登顶国际图计算权威榜单，在CCF A/B类和IEEE/ACM Trans.上发表论文60余篇，获评CCF A类会议USENIX ATC 2018最佳存储相关论文和最佳论文提名，入选国际顶级期刊IEEE TC的Featured Paper of the Month和ACM TACO的Five Recent TACO Articles of Interest等，成果应用于华为等企业，获评第二十二届中国国际高新科技成果交易会优秀产品奖，入选国家十三五科技创新成就展，连续两年入选世界互联网大会《科技之魅》成果手册，指导学生获第七届中国国际互联网 大学生创新创业大赛全国总决赛金奖等。成果多次被科技日报（头版）、科学网（要闻）、人民日报等数十家主流媒体报道。
前言
第1章 图计算背景 1
1.1图计算简介 1
1.1.1 图的基本概念 2
1.1.2 图遍历简介 2
1.1.3 图挖掘简介 5
1.1.4 图学习简介 8
1.2常见图算法 10
1.2.1 图遍历类算法 10
1.2.2 图挖掘类算法 17
1.2.3 图学习类算法 31
1.3图计算应用案例 47
1.3.1 图遍历应用案例 47
1.3.2 图挖掘应用案例 51
1.3.3 图学习应用案例 58
1.4本章小结 64
1.5习题1 65
参考文献 65
第2章 图计算编程与执行 69
2.1图数据存储和更新 69
2.1.1 静态图数据存储 69
2.1.2 动态图数据存储与更新 76
2.2图计算编程示例 106
2.2.1 图遍历类算法编程示例 106
2.2.2 图挖掘类算法编程示例 111
2.2.3 图神经网络算法编程示例 115
2.3图计算运行时特征和挑战 120
2.3.1 图遍历运行时特征及挑战 120
2.3.2 图挖掘运行时特征及挑战 121
2.3.3 图学习训练和推理运行时特征及挑战 122
2.4本章小结 123
2.5习题2 123
参考文献 124
第3章 图计算优化技术 127
3.1主流的并行编程模型 127
3.1.1 图遍历并行编程模型 127
3.1.2 图挖掘并行编程模型 134
3.1.3 图学习并行编程模型 136
3.2图预处理方法 139
3.2.1 图划分策略 139
3.2.2 图数据重排策略 144
3.3图并行执行模型 147
3.3.1 图并行执行基本概念 147
3.3.2 主流的图并行执行模型 148
3.4图顶点状态同步策略 151
3.4.1 同步/异步状态传递机制 151
3.4.2 Pull/Push状态同步机制 152
3.4.3 通信优化策略 154
3.4.4 图数据缓存策略 155
3.5图计算负载均衡策略 157
3.5.1 负载均衡简介 157
3.5.2 单机负载均衡策略 159
3.5.3 分布式负载均衡策略 163
3.6图计算容错机制 163
3.6.1 有状态的容错机制 166
3.6.2 无状态的容错机制 170
3.7本章小结 176
3.8习题3 176
参考文献 176
第4章 图计算系统软件加速技术 180
4.1图计算系统软件加速技术背景 180
4.2单机图计算系统 181
4.2.1 单机内存图计算系统 181
4.2.2 单机外存图计算系统 191
4.3分布式图计算系统 199
4.3.1 分布式内存图处理系统 199
4.3.2 分布式外存图处理系统 214
4.4基于GPU的图计算系统加速技术 215
4.4.1 GPU背景介绍 215
4.4.2 GPU存内图计算系统 219
4.4.3 单机CPU-GPU异构图计算系统 236
4.4.4 单机多GPU图计算系统 245
4.4.5 多机GPU图计算系统 251
4.5 本章小结 265
4.6 习题4 265
参考文献 266
第5章 图计算硬件加速技术 270
5.1基于FPGA的图计算加速技术 270
5.1.1 FPGA背景介绍 270
5.1.2 主流FPGA图计算加速器 274
5.2基于ASIC的图计算加速器 299
5.2.1 ASIC背景介绍 299
5.2.2 主流ASIC图计算加速器 299
5.3基于PIM的图计算加速技术 357
5.3.1 PIM背景介绍 357
5.3.2 主流的基于PIM的图计算加速器 358
5.4基于RERAM的图计算硬件加速技术 368
5.4.1 ReRAM背景介绍 368
5.4.2 主流的基于ReRAM的图计算加速器 369
5.5本章小结 414
5.6习题5 414
参考文献 414
第6章 图计算性能评测 419
6.1 GRAPH 500 性能评测和优化 419
6.1.1 Graph 500性能评测 419
6.1.2 Graph 500的 BFS和SSSP算法优化 421
6.2 GREEN GRAPH 500 性能功耗比评测与优化 426
6.3 图学习OGB精度评测和优化 429
6.3.1 OGB数据集简介 429
6.3.2 OGB 依赖库与运行 431
6.3.3 OGB顶点属性预测 432
6.3.4 OGB链接属性预测 434
6.3.5 OGB图属性预测 436
6.3.6 OGB算法优化 437
6.4本章小结 439
6.5习题6 439
参考文献 440
第7章 图计算发展趋势与展望 442
7.1图遍历发展趋势与展望 442
7.2图挖掘发展趋势与展望 443
7.3图学习发展趋势与展望 445
7.4本章小结 446
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