論文の概要: Hardware Acceleration for Knowledge Graph Processing: Challenges & Recent Developments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12173v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 07:41:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 17:22:27.980846
- Title: Hardware Acceleration for Knowledge Graph Processing: Challenges & Recent Developments
- Title（参考訳）: 知識グラフ処理のためのハードウェアアクセラレーション : 課題と最近の展開
- Authors: Maciej Besta, Robert Gerstenberger, Patrick Iff, Pournima Sonawane, Juan Gómez Luna, Raghavendra Kanakagiri, Rui Min, Onur Mutlu, Torsten Hoefler, Raja Appuswamy, Aidan O Mahony,
- Abstract要約: 本研究の目的は,知識グラフハードウェアアクセラレーションに関する体系的な文献レビューを提供することである。
本稿では,知識グラフの機能向上のために,異なるハードウェアユニットを利用する知識グラフ技術の主要な分野を分類する。
次に、KG関連のスキームが現代のハードウェアアクセラレータをどのように活用するかに焦点を当てて、それぞれの研究を広範囲に記述する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.044859273425814
- License:
- Abstract: Knowledge graphs (KGs) have achieved significant attention in recent years, particularly in the area of the Semantic Web as well as gaining popularity in other application domains such as data mining and search engines. Simultaneously, there has been enormous progress in the development of different types of heterogeneous hardware, impacting the way KGs are processed. The aim of this paper is to provide a systematic literature review of knowledge graph hardware acceleration. For this, we present a classification of the primary areas in knowledge graph technology that harnesses different hardware units for accelerating certain knowledge graph functionalities. We then extensively describe respective works, focusing on how KG related schemes harness modern hardware accelerators. Based on our review, we identify various research gaps and future exploratory directions that are anticipated to be of significant value both for academics and industry practitioners.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は近年,特にセマンティックWebの領域で注目され,データマイニングや検索エンジンなど他のアプリケーション領域でも人気を博している。
同時に、異なる種類の異種ハードウェアの開発が大幅に進展し、KGの処理方法に影響を与えた。
本研究の目的は,知識グラフハードウェアアクセラレーションに関する体系的な文献レビューを提供することである。
そこで本研究では,知識グラフの機能向上のために,異なるハードウェアユニットを利用する知識グラフ技術の主要な分野を分類する。
次に、KG関連のスキームが現代のハードウェアアクセラレータをどのように活用するかに焦点を当て、それぞれの研究を広範囲に記述する。
本総説では,学者と産業従事者の両方にとって重要な意味を持つと思われる,さまざまな研究ギャップと今後の探索方向を同定する。
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