Tugraph图学习技术详解

news2025/1/13 10:27:38

文章目录

  • TuGraph图学习
    • 目录
      • 图学习典型工作流程
      • 整体学习架构
      • 加速稀疏计算
      • GPC编译加速
    • 编译加速
      • 编译加速流水线GPC
      • SPMM和SDDMM优化
      • SPMM DSL代码生成
      • SDMM DSL代码生成
      • AutoTune-Cost Model
    • 加速效果
    • 一键加速
  • TuGraph图学习实践
    • 目录
    • TuGraph采样
      • TuGraph采样算子
      • 全图训练
      • 采样算子介绍
    • 图学习实战

相关项目：

  • TuGraph
  • TuGraph-DB：https://github.com/TuGraph-family/tugraph-db

TuGraph图学习

目录

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图学习典型工作流程

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整体学习架构

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加速稀疏计算

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GPC编译加速

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几秒钟内就比较容易生成好的稀疏算子。

  • 随机搜索
  • 自动采样

编译加速

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编译加速流水线GPC

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SPMM和SDDMM优化

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  • 平铺来优化，加载稀疏矩阵中的值加载到缓冲区
  • 分stage处理

SPMM DSL代码生成

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SDMM DSL代码生成

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AutoTune-Cost Model

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加速效果

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一键加速

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TuGraph图学习实践

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目录

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TuGraph采样

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TuGraph采样算子

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采用更高效的采样算子得到子图，便于后续训练操作。

全图训练

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GetDB算子，将图数据转换成所需数据结构

采样算子介绍

  • neighbor sampling
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  • negative sampling
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    负采样生成不存在边的子图

  • edge sampling
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图学习实战

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  • 编译
  • 数据导入
  • 特征转换
  • 采样算子及编译
  • 模型训练及保存
  • 模型加载
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