大规模图上基于特征压缩的图神经网络训练性能优化研究.pdf
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摘要
摘要
大量真实世界中的数据是以图的方式进行组织，近年来，随着深度学习技术
的发展，图神经网络已经在许多情况下成为处理图结构数据最先进的方法，被广
泛地应用在风险控制、推荐系统和分子生物学等领域。在大规模图上训练图神
经网络依赖于CPU和GPU的协作，其中图结构数据和特征存储在CPU内存中，
在原图上采样得到的子图及其特征则移动到GPU上进行训练。然而，这样的训
练方法面临着严重的效率问题。图特征的数据加载缓慢导致GPU资源利用率和
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