<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[graphscope的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; graphscope]]></copyright><item><title><![CDATA[GUM: 基于负载迁移的高效多 GPU 图分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/130743805</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/130743805</guid><author>graphscope</author><pubDate>Thu, 18 May 2023 11:42:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[GUM 通过利用负载迁移（Work Stealing）来解决图计算任务在多 GPU 环境下的动态负载不均和长尾问题。本文即介绍 GUM 的技术原理与细节。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[FLASH: 简单易用的分布式图算法编程模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/130743737</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/130743737</guid><author>graphscope</author><pubDate>Thu, 18 May 2023 11:39:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[FLASH 是一个新的分布式图分析算法编程模型，它提供了强大的表达能力、简单易用的编程接口以及高效的系统性能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用 GraphAr 导入/导出 Neo4j 图数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/130742922</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/130742922</guid><author>graphscope</author><pubDate>Thu, 18 May 2023 11:14:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[在之前的文章中，我们介绍了标准化图存储文件格式 GraphAr 的整体概况和快速上手指南。在本文中，我们介绍如何将 GraphAr 作为图数据归档格式，完成 Neo4j 图数据库中数据的导入导出。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[快速上手标准化图存储文件格式 GraphAr]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/130742776</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/130742776</guid><author>graphscope</author><pubDate>Thu, 18 May 2023 11:09:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[在之前的文章中，我们介绍了标准化图存储文件格式 GraphAr 的设计思路、项目概况和应用场景。在本文中，我们将结合具体的例子，介绍如何使用其提供的 C++ SDK 快速上手 GraphAr。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GraphAr：标准化图存储文件格式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/130742652</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/130742652</guid><author>graphscope</author><pubDate>Thu, 18 May 2023 11:06:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[GraphAr 定义了一套简单、高效、通用的标准图数据文件存储格式，并提供了一系列数据读写和转化接口。目前，GraphAr 已在 Github 开源，欢迎大家关注、贡献代码和加星星]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[面向动态图的极低时延 GNN 在线推理采样服务]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/126178719</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/126178719</guid><author>graphscope</author><pubDate>Fri, 05 Aug 2022 15:30:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文主要介绍 GraphScope 图学习引擎 GraphLearn 最新推出的面向 GNN 在线推理任务的动态图采样服务。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图计算在网络安全分析中的应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/125978496</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/125978496</guid><author>graphscope</author><pubDate>Mon, 25 Jul 2022 16:48:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍 GraphInsight 在 ChinaVis 2022 可视化挑战赛中，与 GraphScope 一起用图计算在网络安全分析场景下的应用与实践。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[快速开发 GraphScope 图分析应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/125978254</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/125978254</guid><author>graphscope</author><pubDate>Mon, 25 Jul 2022 16:41:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们在 github 提供了一个图分析应用的模板库 (template repo)，用户只需将几个 C++ 函数替换成自定义的逻辑，便可自定义图分析算法和应用并运行在 GraphScope 上。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于 JupyterLab 插件在 GraphScope 中交互式构图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/125069705</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/125069705</guid><author>graphscope</author><pubDate>Tue, 31 May 2022 17:20:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[目前 GraphScope 发布了 graphscope-notebook 插件，通过交互式的方式帮助用户在 Jupyterlab 环境下完成图数据的构建和载入操作，极大地降低了载图的复杂度和出错率。本文将详细介绍该插件的使用流程。

背景
对于任何一款图计算产品而言，图数据的载入操作往往是第一步，同时也是比较重要且十分复杂的一步，这其中主要的原因是图数据本身的复杂性。因此，为了提升用户的载图体验，GraphScope 内置了多种数据集，例如对于 TinkerPop Modorn Graph 图而言，用户.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GNNLab：基于空间共享思想设计的新型 GNN 系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/124501244</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/124501244</guid><author>graphscope</author><pubDate>Fri, 29 Apr 2022 17:52:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍基于 GPU 的图神经网络采样训练系 GNNLab。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GAIA-IR：GraphScope 上的并行化图查询引擎]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/124244617</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/124244617</guid><author>graphscope</author><pubDate>Mon, 18 Apr 2022 11:05:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[在本文中，我们将介绍 GraphScope 图交互式查询引擎 GAIA-IR，它支持高效的 Gremlin 语言表达的交互图查询，同时高度抽象了图上的查询计算，具有高可扩展性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用 Helm 部署 GraphScope]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123916495</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123916495</guid><author>graphscope</author><pubDate>Sat, 02 Apr 2022 11:32:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍如何通过 Helm 工具部署和使用 GraphScope 集群。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用 GraphScope 像 NetworkX 一样做图分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123900513</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123900513</guid><author>graphscope</author><pubDate>Fri, 01 Apr 2022 16:04:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[NetworkX 是 Python 上最常用的图分析包，GraphScoep 兼容 NetworkX 接口。本文中我们将分享如何用 GraphScope 像 NetworkX 一样在（大）图上进行分析。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在 K8s 上运行 GraphScope]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123900354</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123900354</guid><author>graphscope</author><pubDate>Fri, 01 Apr 2022 15:59:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文将详细介绍：1) 如何基于 Kubernetes 集群部署 GraphScope ; 2) 背后的工作细节; 3) 如何在分布式环境中使用自己构建的 GraphScope 开发镜像。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从安装到编译: 10分钟教你在本地使用和开发GraphScope]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123900169</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123900169</guid><author>graphscope</author><pubDate>Fri, 01 Apr 2022 15:54:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[GraphScope 已经支持在主流的操作系统上部署并使用。本文将详细介绍本地安装 GraphScope 的两种方式: 1）直接通过 pip 安装已发布的二进制包；2）从源码编译构建最新版本的 GraphScope。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图计算101:图计算的类型、语言与系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123281774</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123281774</guid><author>graphscope</author><pubDate>Fri, 04 Mar 2022 17:35:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文是图计算 101 系列的第二篇文章，将繁杂的图计算任务根据其计算模式的特性进行分类，并对每一类的图计算任务进行简要的介绍。

背景
现实生活中的很多数据都可以建模成图（Graph）这一抽象的结构。这种高效紧凑的数据形式可以表示出拓扑、属性、时序等丰富的信息，而图计算的目标就是从图结构中挖掘出有价值的知识或规律，例如频繁模式、因果关系等。随着信息时代的到来，数据规模呈爆炸式增长，产生了对大规模的图数据进行高效处理的需求，图计算已经成为了工业界和学术界的热点话题，并因此诞生了一系列的图计算系统及优化研究工.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GraphScope analytics in Java：打破大规模图计算的跨语言障碍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123181780</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123181780</guid><author>graphscope</author><pubDate>Mon, 28 Feb 2022 14:35:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文中我们将分享大规模图计算上的跨语言探索，GraphScope 的高效图分析 Java 开发包 GRAPE-JDK。


1. 图分析上跨语言的需求与挑战

图分析是图计算任务中的重要场景，例如大家熟悉的单源最短路径就是一种常见的图分析算法。GraphScope 的图分析引擎源自于GRAPE[1]，其内置了常见的图分析算法如 SSSP，PageRank 等，用户可以直接进行调用。但在实际生产场景中，业务逻辑在通用算法上一般还有一些定制实现，而业务侧开发者往往在大数据生态中对 Java 更有经验。要求 J.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图计算 101：图及图计算漫谈]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123176328</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123176328</guid><author>graphscope</author><pubDate>Mon, 28 Feb 2022 10:20:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文是图计算 101 系列的首篇文章，通过一系列常见的应用，介绍了图与图计算的基础背景。


什么是图？

宇宙间的万物，大到恒星行星，小到原子分子，都时时刻刻与其他个体存在着相互关系，而图（Graph）正是描述这种个体之间的相互关系最自然也最合适的数据结构。图包含了一系列的顶点（即个体）与边（即个体之间的关系），同时顶点或者边都可以附带一些描述自身的信息（即特征）。



图 Graph

我们日常生活中常见的图数据包括社交网络、交通网络以及生物结构图等。对于社交网络来说，每个用户可以当作图中的一个顶点.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Vineyard: 开源分布式内存数据管理框架]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123133403</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123133403</guid><author>graphscope</author><pubDate>Fri, 25 Feb 2022 15:34:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[&gt; 在之前的文章中，我们介绍了 GraphScope 背后的图分析引擎原型 GRAPE 系统以及其开源实现 libgrape-lite。本文将介绍 libgrape-lite 的新功能：利用 GPU 来处理 PIE 模型下的图分析任务。这项新功能能够使用户无感地将图分析任务迁移到 GPU 上，利用其高并发高带宽的特性，来加速图分析任务以获得更高的性能。

### 背景
图分析任务是大数据场景下一类关键基础任务，它支撑着社交、物流、分析、通信等多个场景下的重要应用。学术界和工业现有的引擎有 Power.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[libgrape-lite on GPUs：GPU助力加速图分析任务]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123133420</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graphscope/article/details/123133420</guid><author>graphscope</author><pubDate>Fri, 25 Feb 2022 15:19:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[libgrape-lite on GPUs：GPU助力加速图分析任务背景CPU vs. GPU将 PIE 迁移到 GPU差异化的负载均衡策略平衡并行度和计算效率GPU 带来的性能提升总结与展望

在之前的文章中，我们介绍了 GraphScope 背后的图分析引擎原型 GRAPE 系统以及其开源实现 libgrape-lite。本文将介绍 libgrape-lite 的新功能：利用 GPU 来处理 PIE 模型下的图分析任务。这项新功能能够使用户无感地将图分析任务迁移到 GPU 上，利用其高并发高带宽的特性，]]></description><category></category></item></channel></rss>