鲲鹏亲和性优化

鲲鹏BoostKit大数据算法加速库从多个方面进行了优化，大幅提升了大数据算法场景的计算性能。

稀疏访存优化

复杂度较高的算法，在计算时每个节点需要频繁访问自己的邻居节点信息，BoostKit算法库充分利用Cache容量，对邻居节点信息进行压缩存储，提升Cache命中率，进而提升访存效率。支撑多个复杂度较高算法（Closeness、Betweenness、子图匹配等）性能提升50%以上。

图1 鲲鹏BoostKit优化方案

多核并行优化

数据通信量大造成多核并行CPU利用率低，鲲鹏BoostKit针对性优化数据分区与计算，提升多核并行效率。支撑多个通信开销较大算法（TriangleCount、聚集系数等）性能提升50%以上。

图2 鲲鹏BoostKit优化方案