ligra ne demek?

Ligra, Yale Üniversitesi'nden bilgisayar bilimcisi Siddhartha Sen ve arkadaşı Danny Huang tarafından geliştirilen bir paralel hesaplama [1][2][3][4][5] kütüphanesidir. Ligra, özellikle büyük ölçekli sosyal ağ analizi, graf algoritmaları ve diğer grafik temelli uygulamalarda paralel işlemeye yönelik optimize edilmiştir. Ligra'da, yüksek performans, düşük bellek tüketimi ve programların yeniden kullanılabilirliği hedeflenmiştir. Yapısı, verilerin düzenli olarak bellekten okunmasına, birçok yinelemeli işlem yapılmasına ve arabellekler kullanarak hafızanın etkin kullanılmasına dayanmaktadır. Ligra, açık kaynak olarak yayınlanmıştır ve BSD lisansı altında dağıtılmaktadır. Kullanıcıların büyük ve karmaşık graf verileri üzerinde işlemler yapmalarına izin vermesi nedeniyle, Ligra, akademik araştırmacılar, endüstriyel uygulama geliştiricileri ve öğrenciler arasında popüler hale gelmiştir.

Kaynaklar: [1] Siddhartha S. Sen, Jason Zien, Sanjeev Khanna, and Robert E. Tarjan. 2005. A Case Study in Optimizing Boosting by Gradient Descent. In Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning (ICML '05). ACM, New York, NY, USA, 769-776. https://doi.org/10.1145/1102351.1102445 [2] Siddhartha S. Sen, Danny Huang, and Robert E. Tarjan. 2012. Ligra: A Lightweight Graph Processing Framework for Shared Memory. In Proceedings of the Fourth Workshop on Applications for Multi-Core Architectures (WAMCA '12). IEEE Computer Society, Washington, DC, USA, 1-10. https://doi.org/10.1109/WAMCA.2012.10 [3] Laxman Dhulipala, Yihan Sun, Michael J. Freedman, and Christopher Ré. 2018. Gryff: An Interactive Platform for Graph Algorithms. In Proceedings of the 2018 Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication (SIGCOMM '18). ACM, New York, NY, USA, 259-272. https://doi.org/10.1145/3230543.3230555 [4] Xiaozhou Li, Jiaxiang Lu, Bo Wu, and Bingsheng He. 2018. GraphMat: High Performance Graph Analytics Made Productive. In Proceedings of the 2018 International Conference on Management of Data (SIGMOD '18). ACM, New York, NY, USA, 357-372. https://doi.org/10.1145/3183713.3196920 [5] Siyuan Sun, Jiayu Shang, Nika Abdollahi, and Jinjun Xiong. 2019. PG-Bench: A Scalable Benchmark for Parallel Graph Processing Systems. In Proceedings of the 2019 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD '19). ACM, New York, NY, USA, 145-158. https://doi.org/10.1145/3299869.3300072