<a href="https://binance-bitget.com/incheonehon/" target="_blank" rel="noopener" title="인천이혼변호사" class="seo-link good-link">인천이혼변호사</a> 인공지능(AI) 분야에서는 지식이나 데이터를 대규모 그래프 형태로 저장하고 활용하는 사례가 늘고 있다. 그래프 연산 중 하나인 삼각형 개수 세기는 점과 선으로 이뤄진 그래프에서 삼각형 형태의 관계를 모두 찾고 개수를 파악한다. 데이터 분석과 AI 분야에서 널리 활용된다.

<a href="https://binance-bitget.com/incheonehon/" target="_blank" rel="noopener" title="인천이혼전문변호사" class="seo-link good-link">인천이혼전문변호사</a> 선분이 포함된 거대한 그래프에서 20분만에 삼각형꼴의 관계를 모두 찾아 세는 데 성공했다. 슈퍼컴퓨터처럼 여러 컴퓨터가 연결된 시스템이 아닌 단일 컴퓨터에서 처리한 그래프 규모로는 역대 최대다.

KAIST는 김민수 전산학부 교수팀이 한정된 그래픽처리장치(GPU) 자원으로도 대규모 그래프 연산을 고속으로 처리할 수 있는 프레임워크인 '지플럭스(GFlux)'를 개발했다고 27일 밝혔다. 프레임워크는 프로그램 개발에서 뼈대 역할을 하는 도구를 말한다. 연구결과는 22일(현지시간) '국제데이터공학학술대회(ICDE)'에서 발표됐다.
복잡도가 높은 그래프 연산은 기존 GPU의 메모리 제한 때문에 규모가 작은 그래프만 처리할 수 있다는 한계가 있다..