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一个基于 JAX 的、为 CPU/GPU 加速而生的超高性能图算法库。 ParaGraphX 是一个实验性的 Python 库#xff0c;旨在利用 JAX 的即时编译 (JIT) 和大规模并行计算能力#xff0c;为经典的图算法提供惊人的性能提升。我们的目标…
https://github.com/stevechampion1/paragraphx
一个基于 JAX 的、为 CPU/GPU 加速而生的超高性能图算法库。 ParaGraphX 是一个实验性的 Python 库旨在利用 JAX 的即时编译 (JIT) 和大规模并行计算能力为经典的图算法提供惊人的性能提升。我们的目标是在保持简洁易用的 API 的同时提供比传统纯CPU库如NetworkX快一个数量级的计算速度。
✨ 核心特性 极致性能: 通过 JAX JIT 编译将核心算法转换为高度优化的机器码在 CPU 和 GPU 上均可实现卓越性能。 智能设计: 核心算法采用并行计算思维如矩阵运算进行重构充分利用现代硬件的并行能力。** BFS**: 内置高效的并行广度优先搜索算法。** SSSP (贝尔曼-福特)**: 内置并行的单源最短路径算法支持负权重边。⚠️ 负环路检测: 在执行贝尔曼-福特算法时能自动检测危险的负权重环路。 简洁 API: 提供与主流图计算库类似的用户体验易于上手和集成。 性能基准测试 我们用 ParaGraphX 与成熟的 NetworkX 库进行了直接的性能对比。测试在普通 CPU 上进行结果如下
BFS 性能基准测试: ParaGraphX vs. NetworkX (CPU) 编辑
从图表中可以清晰地看到
全方位领先: 在所有测试的图规模下ParaGraphX 的执行速度都显著快于 NetworkX。数量级优势: 在小到中等规模的图上性能优势可达 5x 到 10x。巨大的潜力: 这仅仅是在 CPU 上的表现。得益于 JAX 的设计同样的代码无需修改即可在 GPU 上运行届时性能优势将会更加巨大。
️ 安装指南 目前你可以直接从源代码进行安装。
克隆本仓库 git clone https://github.com/your-username/paragraphx.git
cd paragraphx 安装依赖和项目推荐使用虚拟环境 pip install -e . 快速上手 使用 ParaGraphX 非常简单。
示例1广度优先搜索 (BFS) from src.paragraphx.graph import Graph
from src.paragraphx.algorithms.bfs import bfs# 1. 定义一个无权图
num_nodes 6
edges [(0, 1), (0, 2), (1, 3), (2, 4)]
graph Graph(num_nodesnum_nodes, edgesedges)# 2. 从节点0开始运行BFS
start_node 0
distances bfs(graph, start_node)# 3. 打印结果
# distances 将会是: [0, 1, 1, 2, 2, inf]
print(f从节点 {start_node} 出发的距离: {distances})### 示例2单源最短路径 (SSSP) 及负环路检测python
from src.paragraphx.graph import Graph
from src.paragraphx.algorithms.sssp import sssp# 1. 定义一个带负权重的图
num_nodes 5
edges [(0, 1, 1.0), (0, 2, 4.0), (1, 2, -2.0), (2, 4, -1.0)]
graph Graph(num_nodesnum_nodes, edgesedges)# 2. 从节点0开始运行SSSP
start_node 0
distances, has_cycle sssp(graph, start_node)# 3. 打印结果
if has_cycle:print(检测到图中存在负权重环路)
else:# distances 将会是: [0., 1., -1., inf, -2.]print(f从节点 {start_node} 出发的最短路径: {distances})## 贡献
我们欢迎任何形式的贡献如果你有好的想法、发现了bug或想添加新的算法请随时
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