최근, 다양한 온라인 사회연결망들의 등장으로 인해, 이들을 분석하여 유용한 정보를 도출하고자 하는 시도들이 활발해지고 있다. 희소행렬의 곱은 사회연결망 분석의 핵심 연산으로, 본 논문에서는 GPU를 이용하여 희소행렬의 곱을 효율적으로 수행하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 내적을 이용하는 기존 방안과는 달리 외적을 통해 두 행렬의 곱셈을 효율적으로 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방안은 기존 방안에 비해 최대 100배의 성능 향상을 보였다.
As a number of social network services appear online recently, there have been many attempts to analyze social networks for obtaining valuable information. The sparse matrices multiplication is one of the key operations for analyzing social networks. In this paper, we propose an efficient sparse matrices multiplication method on the GPU. The proposed method employs the outer product for matrices multiplication instead of the inner product. The results show that our method achieves speed up by up to 100 times compared with existing methods.
