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La detección de comunidades es el problema de identificar divisiones naturales en redes. Los algoritmos paralelos eficientes para identificar tales divisiones son críticos en una serie de aplicaciones, donde el tamaño de los conjuntos de datos ha alcanzado escalas significativas. Este documento presenta una de las implementaciones más eficientes del algoritmo Leiden, un método de detección de comunidades de alta calidad. En un servidor equipado con procesadores duales Intel Xeon Gold 6226R de 16 núcleos, nuestra implementación de Leiden, que denominamos GVE-Leiden, supera a NetworKit Leiden y cuGraph Leiden (funcionando en GPU NVIDIA A100) por 8.2 × y 3.0 × respectivamente, alcanzando una tasa de procesamiento de 403M de aristas/s en un grafo de 3.8B de aristas. Además, GVE-Leiden mejora el rendimiento a una tasa de 1.6 × por cada duplicación de hilos.
Sahu et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.