胡琳关于三角形计数的论文《Accelerating triangle counting on GPU》被SIGMOD2021接收。

三角形计数是图上的重要算法，它是图上的许多其他算法例如k-core和k-truss的基础。随着要处理的图的规模的增加，近些年许多工作尝试通过将三角形计数移植到GPU上来实现更好的性能。我们发现图上的预处理策略，例如边的方向的确定和点的重新排序，对于许多三角形计数的算法都有非常大的影响。因而我们想设计一个预处理策略，在不改变已有的各种算法的具体实现的前提下，对于它们的性能都有提升。我们首先从当前最优的算法中抽取出通用的计算模式，在此之上构建算法的运行模型；然后我们给出对于运行模型的定量分析，以便准确描述这些预处理策略对性能的影响；接下来，我们基于定量分析给出预处理的具体方案。最终我们的预处理策略对于当前最优的GPU上的三角形计数算法都有非常大的性能提升。