管理大规模图形数据的行业对高效、快速的数据处理工具的需求导致了 GraphCP 技术的开发，这种技术可以大幅提高处理速度。

GraphCP 不仅满足而且大大超出了现有图处理系统的性能：

GridGraph：GraphCP 速度提高了 20.5 倍，处理大型数据集的效率显著提高。

GraphZ：GraphCP 的性能提高了 8.9 倍，其速度提升可以改变数据分析的时间线。

Seraph 和 GraphSO：这些系统也被 GraphCP 超越，分别快了 3.5 倍和 1.7 倍。

这些性能改进使 GraphCP 成为依赖快速高效图形数据处理的应用程序的领先解决方案。

该研究的通讯作者程永利表示：“GraphCP 在减少冗余数据访问和提高 I/O 带宽利用率方面的进步促进了我们领域的发展。”

凭借其更快的速度，GraphCP 在社交网络、物联网 (IoT) 和神经网络等领域尤其有用。行业可以利用这项技术更快地处理数据，从而做出更好的决策并提高运营效率。

GraphCP 通过引入创新的执行模型和更新机制，解决了传统图形处理中常见的瓶颈问题，例如磁盘输入/输出操作。这些进步有助于最大限度地减少冗余数据访问并提高整个系统的效率，从而降低运营成本。

GraphCP 背后的研究已发表在《计算机科学前沿》上，展示了该领域各专家的贡献。这项研究是南京科技大学、华中科技大学、德克萨斯大学阿灵顿分校、福州大学和华中科技大学的合作成果。