分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

1/1分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一部分分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 2第二部分分區(qū)策略及通信方法 4第三部分異步訓(xùn)練與模型聚合 6第四部分并行結(jié)構(gòu)與負(fù)載均衡 8第五部分異構(gòu)數(shù)據(jù)處理與融合 11第六部分圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可伸縮性研究 14第七部分大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 17第八部分分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)及未來發(fā)展 21

第一部分分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述】：

1.分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D-GNNs）將GNNs和分布式計(jì)算相結(jié)合，以處理大型圖數(shù)據(jù)。

2.D-GNNs通過將圖數(shù)據(jù)分區(qū)并分發(fā)到多個(gè)工作節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)并行化，從而提高計(jì)算效率。

3.D-GNNs利用圖劃分的策略，如metis和KaHIP，來優(yōu)化分區(qū)，最大程度地減少通信開銷。

【GNNs與D-GNNs之間的區(qū)別】：

分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(D-GNNs)旨在處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)，憑借分布式計(jì)算框架的高并行性和可擴(kuò)展性，有效克服了傳統(tǒng)GNN模型在處理巨型圖時(shí)的內(nèi)存和計(jì)算限制。

背景

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNNs)已成為處理非歐幾里得結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)和分子圖）的重要工具。然而，隨著圖數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長，傳統(tǒng)GNN模型面臨著內(nèi)存和計(jì)算瓶頸，無法有效處理巨型圖。

分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D-GNNs通過將GNN計(jì)算分布到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上來解決傳統(tǒng)GNN的局限性。它們將圖數(shù)據(jù)和模型參數(shù)分片并存儲(chǔ)在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中。隨后，使用并行計(jì)算框架（如MPI、Ray和Horovod）協(xié)調(diào)跨節(jié)點(diǎn)的通信和計(jì)算，從而提升整體性能。

架構(gòu)

D-GNNs采用以下分片策略來分散圖數(shù)據(jù)和模型參數(shù)：

*邊分片：將圖的邊集分配給不同的節(jié)點(diǎn)。

*點(diǎn)分片：將圖的點(diǎn)集分配給不同的節(jié)點(diǎn)。

*數(shù)據(jù)并行分片：復(fù)制圖數(shù)據(jù)和模型參數(shù)，并存儲(chǔ)在每個(gè)節(jié)點(diǎn)。

*模型并行分片：在不同的節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)模型參數(shù)的不同部分。

算法

D-GNNs采用并行化的消息傳遞算法來進(jìn)行圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算。這些算法包括：

*同步消息傳遞：所有節(jié)點(diǎn)同時(shí)接收來自鄰居節(jié)點(diǎn)的消息，并在消息的基礎(chǔ)上更新自身特征。

*異步消息傳遞：節(jié)點(diǎn)在收到消息后立即更新自身特征，并異步發(fā)送更新后的特征給鄰居節(jié)點(diǎn)。

優(yōu)勢(shì)

D-GNNs具有以下優(yōu)勢(shì)：

*可擴(kuò)展性：可以處理巨型圖，打破了內(nèi)存和計(jì)算限制。

*并行性：充分利用分布式計(jì)算框架，實(shí)現(xiàn)高并行計(jì)算。

*效率：通過優(yōu)化通信模式和數(shù)據(jù)并行化，提高訓(xùn)練效率。

*容錯(cuò)性：分布式架構(gòu)增強(qiáng)了系統(tǒng)容錯(cuò)能力，即使發(fā)生部分節(jié)點(diǎn)故障，也能繼續(xù)運(yùn)行。

應(yīng)用

D-GNNs已在以下領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用：

*社交網(wǎng)絡(luò)：預(yù)測用戶行為，識(shí)別社區(qū)結(jié)構(gòu)

*推薦系統(tǒng)：推薦個(gè)性化物品，提高用戶滿意度

*分子建模：探索分子結(jié)構(gòu)，預(yù)測藥物相互作用

*自然語言處理：處理文本數(shù)據(jù)，執(zhí)行文本分類和問答第二部分分區(qū)策略及通信方法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【分區(qū)策略】

1.節(jié)點(diǎn)分區(qū)：將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)劃分為不同的子集，每個(gè)子集處理特定區(qū)域的數(shù)據(jù)。這可以減少數(shù)據(jù)傳輸量，提高并行性。

2.邊分區(qū)：將網(wǎng)絡(luò)中的邊劃分為不同的子集，每個(gè)子集由不同的處理器處理。這可以減輕特定處理器上的計(jì)算負(fù)擔(dān)，并提高效率。

3.重疊分區(qū)：允許節(jié)點(diǎn)或邊在多個(gè)分區(qū)中出現(xiàn)，以確保圖的連接性和信息的完整性。

【通信方法】

分區(qū)策略

分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D-GNN）的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是將圖數(shù)據(jù)分區(qū)到不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)。分區(qū)策略的目標(biāo)是將圖劃分為平衡的子圖，同時(shí)最小化需要在節(jié)點(diǎn)間通信的邊。

*隨機(jī)分區(qū)：將圖的頂點(diǎn)隨機(jī)分配到計(jì)算節(jié)點(diǎn)，而不管頂點(diǎn)之間的連接。

*基于鄰接度的分區(qū)：根據(jù)頂點(diǎn)的鄰接度將圖分區(qū)。高鄰接度的頂點(diǎn)被分配到不同的節(jié)點(diǎn)，以減少通信開銷。

*基于社區(qū)檢測的分區(qū)：使用社區(qū)檢測算法將圖劃分為緊密連接的社區(qū)。社區(qū)內(nèi)的頂點(diǎn)被分配到同一個(gè)節(jié)點(diǎn)，以最小化跨節(jié)點(diǎn)邊。

*基于圖剖分的分區(qū)：利用最小割或近似算法將圖剖分為多組，每組頂點(diǎn)被分配到一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

*基于圖嵌入的分區(qū)：使用圖嵌入技術(shù)將頂點(diǎn)映射到低維表示中，然后使用KMeans或其他聚類算法對(duì)嵌入進(jìn)行分區(qū)。

通信方法

D-GNN需要在計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間交換信息以聚合跨節(jié)點(diǎn)邊上的信息。通信方法可以分為以下幾類：

*基于消息傳遞：一種經(jīng)典的方法，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)向其鄰居發(fā)送消息，然后鄰居節(jié)點(diǎn)聚合這些消息并更新自己的狀態(tài)。

*基于集合減法：每個(gè)節(jié)點(diǎn)向其鄰居發(fā)送一個(gè)代表其相鄰節(jié)點(diǎn)集合的集合。然后，鄰居節(jié)點(diǎn)從收到的集合中減去自己的集合，以計(jì)算需要更新的邊。

*基于降維：將跨節(jié)點(diǎn)邊的權(quán)重投影到低維空間，然后使用輕量級(jí)通信機(jī)制交換投影后的表示。

*基于隨機(jī)投影：將跨節(jié)點(diǎn)邊的權(quán)重隨機(jī)投影到低維空間，從而減少交換通信量。

*基于分層通信：將圖層次化，并使用不同的通信策略在不同層次上傳播信息。

通信優(yōu)化

除了選擇合適的通信方法外，還有許多技術(shù)可以優(yōu)化D-GNN中的通信：

*通信壓縮：使用量化、稀疏化或其他技術(shù)壓縮交換的信息。

*通信調(diào)度：優(yōu)化通信模式，以減少通信等待時(shí)間。

*異步通信：允許節(jié)點(diǎn)異步更新其狀態(tài)，而不是等待所有節(jié)點(diǎn)都準(zhǔn)備好。

*重疊通信和計(jì)算：合并通信和計(jì)算操作，以提高性能。

*近似聚合：使用近似算法或抽樣技術(shù)來近似跨節(jié)點(diǎn)邊的聚合結(jié)果。

實(shí)際考慮

在選擇分區(qū)策略和通信方法時(shí)，需要考慮以下實(shí)際因素：

*圖的規(guī)模和結(jié)構(gòu)

*計(jì)算節(jié)點(diǎn)的可用數(shù)量和通信帶寬

*D-GNN模型的算法和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

*可用的庫和軟件框架第三部分異步訓(xùn)練與模型聚合關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【異步訓(xùn)練與模型聚合】

1.異步訓(xùn)練是一種訓(xùn)練分布式模型的方法，其中不同的設(shè)備或節(jié)點(diǎn)可以在不同的時(shí)間更新模型參數(shù)。

2.異步訓(xùn)練可以減少通信開銷，提高訓(xùn)練速度，尤其是在處理大型圖數(shù)據(jù)時(shí)。

3.模型聚合是將異步更新的參數(shù)合并到全局模型中的過程，可以采用不同的聚合策略，如平均聚合或加權(quán)平均聚合。

【分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的挑戰(zhàn)】

異步訓(xùn)練與模型聚合

分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的訓(xùn)練通常涉及多個(gè)工作器同時(shí)處理不同的子圖。為了協(xié)調(diào)這些工作器的訓(xùn)練過程，需要考慮異步訓(xùn)練和模型聚合策略。

異步訓(xùn)練

在異步訓(xùn)練中，工作器并行處理不同的子圖，并各自更新自己的模型參數(shù)。這種策略允許工作器重疊計(jì)算和通信，從而提高訓(xùn)練效率。然而，它也帶來了模型參數(shù)不一致的挑戰(zhàn)，因?yàn)槊總€(gè)工作器只能看到其子圖上樣本的梯度。

模型聚合

模型聚合是將工作器上的不一致模型參數(shù)整合到全局模型中的過程。常用的聚合策略包括：

*平均聚合：將所有工作器的模型參數(shù)取平均。這種策略簡單高效，但可能會(huì)導(dǎo)致過平滑的模型。

*加權(quán)平均聚合：將工作器的模型參數(shù)按照其子圖大小或估計(jì)貢獻(xiàn)進(jìn)行加權(quán)平均。這有助于平衡不同子圖的重要性。

*模型一致聚合：使用諸如一致性正則化等技術(shù)，確保聚合后的模型參數(shù)滿足某些一致性約束。這有助于防止模型參數(shù)出現(xiàn)大幅波動(dòng)。

聚合頻率

模型聚合的頻率也對(duì)訓(xùn)練過程至關(guān)重要。過頻繁的聚合會(huì)導(dǎo)致通信開銷過大，而過稀疏的聚合則會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)差異過大。理想的聚合頻率取決于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。

優(yōu)化器選擇

針對(duì)異步訓(xùn)練的優(yōu)化器選擇也是一個(gè)關(guān)鍵考慮因素。傳統(tǒng)優(yōu)化器（如SGD）假設(shè)模型參數(shù)及時(shí)更新，但在異步訓(xùn)練中不適用于此。因此，需要使用專門設(shè)計(jì)的異步優(yōu)化器，例如：

*異步隨機(jī)梯度下降(ASGD)：使用每個(gè)工作器的模型參數(shù)的本地副本，并定期將梯度更新傳輸?shù)狡渌ぷ髌鳌?/p>

*延遲動(dòng)量(D-Momentum)：維護(hù)一個(gè)動(dòng)量項(xiàng)的全局副本，并定期將其傳輸?shù)焦ぷ髌鳌?/p>

*參數(shù)服務(wù)器(PS)：將模型參數(shù)存儲(chǔ)在單獨(dú)的參數(shù)服務(wù)器上，工作器從服務(wù)器獲取參數(shù)副本并更新它們。

挑戰(zhàn)和未來方向

異步訓(xùn)練與模型聚合在分布式GNN中面臨著許多挑戰(zhàn)，包括：

*模型不一致：異步訓(xùn)練會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)不一致，這可能會(huì)影響模型性能。

*通信開銷：模型聚合需要在工作器之間進(jìn)行頻繁的通信，這可能會(huì)成為瓶頸。

*超參數(shù)調(diào)整：異步訓(xùn)練和模型聚合策略需要仔細(xì)調(diào)整超參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)最佳性能。

未來的研究方向包括開發(fā)更有效的聚合策略、設(shè)計(jì)新的異步優(yōu)化器以及探索模型一致性技術(shù)。這些進(jìn)步將有助于提高分布式GNN的訓(xùn)練效率和模型質(zhì)量。第四部分并行結(jié)構(gòu)與負(fù)載均衡關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)并行處理架構(gòu)

1.分布式圖處理引擎：如ApacheGiraph和Pregel，采用分布式計(jì)算框架（如Hadoop）進(jìn)行圖處理，將圖數(shù)據(jù)拆分存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，并行執(zhí)行圖算法。

2.消息傳遞接口（MPI）：一種用于并行編程的庫，允許不同節(jié)點(diǎn)之間交換消息，適用于高度并行的大型圖數(shù)據(jù)集處理。

3.異步消息傳遞：不阻塞消息接收者，允許節(jié)點(diǎn)在收到所有消息之前繼續(xù)執(zhí)行，提高分布式圖處理的效率和可擴(kuò)展性。

負(fù)載均衡

1.靜態(tài)負(fù)載均衡：在圖處理任務(wù)啟動(dòng)前分配計(jì)算資源，根據(jù)圖結(jié)構(gòu)和算法需求預(yù)先分配節(jié)點(diǎn)和負(fù)載。

2.動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡：在圖處理過程中實(shí)時(shí)調(diào)整負(fù)載分配，基于節(jié)點(diǎn)的工作量和可用資源進(jìn)行調(diào)整，優(yōu)化資源利用率。

3.基于貪心的負(fù)載均衡算法：使用貪心算法，迭代分配節(jié)點(diǎn)和負(fù)載，最大化計(jì)算資源的利用率和最小化處理時(shí)間。分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：并行結(jié)構(gòu)與負(fù)載均衡

簡介

分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是利用分布式計(jì)算來處理大型圖數(shù)據(jù)的強(qiáng)大工具。并行結(jié)構(gòu)和負(fù)載均衡對(duì)于實(shí)現(xiàn)高性能和可擴(kuò)展的GNN至關(guān)重要。

并行結(jié)構(gòu)

并行結(jié)構(gòu)允許GNN同時(shí)在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行計(jì)算。這可以通過以下幾種方式實(shí)現(xiàn)：

*數(shù)據(jù)并行：將圖形數(shù)據(jù)分片并分配給不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理。

*模型并行：將GNN模型分解成多個(gè)部分，每個(gè)部分由一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)執(zhí)行。

*混合并行：結(jié)合數(shù)據(jù)并行和模型并行，以獲得最佳性能。

負(fù)載均衡

負(fù)載均衡確保計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的工作量分配均勻。這是至關(guān)重要的，以避免計(jì)算瓶頸和減少通信開銷。負(fù)載均衡技術(shù)包括：

*靜態(tài)負(fù)載均衡：在執(zhí)行之前預(yù)先計(jì)算并分配工作負(fù)載。

*動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡：在執(zhí)行過程中不斷調(diào)整工作負(fù)載分配，以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的計(jì)算需求。

*自適應(yīng)負(fù)載均衡：結(jié)合靜態(tài)和動(dòng)態(tài)方法，提供更靈活且高效的負(fù)載均衡。

并行算法

并行GNN算法利用并行結(jié)構(gòu)和負(fù)載均衡來提高性能。一些常見的算法包括：

*并行消息傳遞：將圖的節(jié)點(diǎn)和邊分配給不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，并行執(zhí)行消息傳遞過程。

*并行聚合：將節(jié)點(diǎn)特征并行聚合到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，以更新其嵌入。

*并行卷積：通過并行化卷積操作來處理圖數(shù)據(jù)，利用圖的局部結(jié)構(gòu)。

通信優(yōu)化

并行GNN需要大量通信，這可能會(huì)成為性能瓶頸。通信優(yōu)化技術(shù)可用于減少通信開銷，包括：

*稀疏通信：僅更新發(fā)生變化的節(jié)點(diǎn)和邊。

*聚合通信：將多個(gè)消息聚合成一個(gè)消息進(jìn)行傳輸。

*壓縮通信：使用壓縮算法來減少消息大小。

挑戰(zhàn)與未來方向

分布式GNN仍然面臨著一些挑戰(zhàn)，包括：

*異構(gòu)圖：處理包含不同類型節(jié)點(diǎn)和邊的異構(gòu)圖。

*動(dòng)態(tài)圖：處理不斷變化和進(jìn)化的圖數(shù)據(jù)。

*高效通信：進(jìn)一步優(yōu)化通信效率以處理大型圖數(shù)據(jù)。

未來的研究方向包括：

*新并行算法的開發(fā)：探索新的并行算法，以提高GNN的并行性和可擴(kuò)展性。

*自動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)：開發(fā)自動(dòng)負(fù)載均衡技術(shù)，以消除手動(dòng)參數(shù)調(diào)整的需要。

*異構(gòu)計(jì)算支持：利用異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)（例如GPU和FPGA）來加速GNN計(jì)算。第五部分異構(gòu)數(shù)據(jù)處理與融合關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)異構(gòu)數(shù)據(jù)處理與融合

主題名稱：異構(gòu)數(shù)據(jù)處理

1.異構(gòu)數(shù)據(jù)處理技術(shù)用于整合來自不同源、格式和模式的數(shù)據(jù)。

2.涉及的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、清洗、特征提取和對(duì)齊等步驟。

3.目標(biāo)是創(chuàng)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表示，便于分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行后續(xù)處理。

主題名稱：數(shù)據(jù)融合

異構(gòu)數(shù)據(jù)處理與融合

分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面臨著處理和融合異構(gòu)數(shù)據(jù)的重要挑戰(zhàn)。異構(gòu)數(shù)據(jù)是指來自不同來源、具有不同模式和特征的數(shù)據(jù)。在社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶、帖子和群組等實(shí)體可能具有不同的模式和屬性。處理和融合異構(gòu)數(shù)據(jù)需要針對(duì)特定應(yīng)用程序和領(lǐng)域定制復(fù)雜的解決方案。

異構(gòu)數(shù)據(jù)處理

異構(gòu)數(shù)據(jù)處理涉及以下關(guān)鍵步驟：

*數(shù)據(jù)收集和轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)從不同來源收集并轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，以便在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行處理。

*模式匹配和對(duì)齊：識(shí)別和對(duì)齊不同數(shù)據(jù)源中具有類似語義或結(jié)構(gòu)的實(shí)體和屬性。

*數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理：去除噪聲、異常值和不一致性，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型性能。

*特征工程：提取和構(gòu)造具有區(qū)分性和信息性的特征，以增強(qiáng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征表示。

異構(gòu)數(shù)據(jù)融合

異構(gòu)數(shù)據(jù)融合旨在將來自不同來源的數(shù)據(jù)無縫集成到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以捕獲更全面的關(guān)系和模式。以下技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)融合：

*圖融合：將來自不同數(shù)據(jù)源的圖合并為一個(gè)統(tǒng)一的圖，其中實(shí)體和關(guān)系通過匹配和對(duì)齊進(jìn)行連接。

*特征融合：將不同數(shù)據(jù)源中實(shí)體的特征合并為一個(gè)綜合特征向量，以捕捉更豐富的語義信息。

*多模態(tài)嵌入：學(xué)習(xí)跨不同數(shù)據(jù)模態(tài)的聯(lián)合嵌入空間，以橋接異構(gòu)數(shù)據(jù)之間的差距。

*圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）：使用特定于圖數(shù)據(jù)的卷積運(yùn)算，從異構(gòu)圖中提取模式和交互。

*圖注意網(wǎng)絡(luò)（GAT）：分配可學(xué)習(xí)的注意權(quán)重，以關(guān)注異構(gòu)圖中特定實(shí)體或關(guān)系的重要性。

異構(gòu)數(shù)據(jù)處理和融合的用例

異構(gòu)數(shù)據(jù)處理和融合在各種應(yīng)用程序中至關(guān)重要，包括：

*電子商務(wù)推薦：處理和融合用戶行為數(shù)據(jù)、產(chǎn)品信息和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，以提供個(gè)性化的推薦。

*金融欺詐檢測：分析交易數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，以識(shí)別異常模式和欺詐行為。

*社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析：融合用戶配置文件、帖子內(nèi)容和互動(dòng)數(shù)據(jù)，以了解用戶行為和群體動(dòng)態(tài)。

*藥物發(fā)現(xiàn)：處理和融合生物信息學(xué)數(shù)據(jù)、電子健康記錄和基因組數(shù)據(jù)，以提高藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)的效率。

挑戰(zhàn)和未來方向

異構(gòu)數(shù)據(jù)處理和融合面臨著幾個(gè)挑戰(zhàn)，包括：

*數(shù)據(jù)異質(zhì)性：不同數(shù)據(jù)源之間固有的格式、模式和語義差異。

*數(shù)據(jù)噪聲和稀疏性：異構(gòu)數(shù)據(jù)可能包含噪聲或不完整，這會(huì)影響模型性能。

*可擴(kuò)展性和效率：處理和融合大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)涉及計(jì)算和資源密集型任務(wù)。

未來的研究方向包括：

*自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合：開發(fā)動(dòng)態(tài)適應(yīng)不同數(shù)據(jù)源和應(yīng)用程序的異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)。

*強(qiáng)化學(xué)習(xí)：利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化異構(gòu)數(shù)據(jù)處理和融合過程。

*知識(shí)圖融合：探索異構(gòu)數(shù)據(jù)與知識(shí)圖的集成，以增強(qiáng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和決策能力。第六部分圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可伸縮性研究關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可伸縮性

1.水平可伸縮性：通過在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理數(shù)據(jù)，提高圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理大規(guī)模圖的能力。

2.垂直可伸縮性：通過在單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上使用多層級(jí)內(nèi)存結(jié)構(gòu)（例如GPU和CPU），提高圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理深度模型的能力。

3.異構(gòu)可伸縮性：通過利用異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)（例如CPU和GPU）的優(yōu)勢(shì)，提供更靈活和可擴(kuò)展的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理。

分布式訓(xùn)練技術(shù)

1.數(shù)據(jù)并行化：在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理不同數(shù)據(jù)樣本，提高訓(xùn)練速度。

2.模型并行化：將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拆分為多個(gè)部分，并在不同計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行訓(xùn)練它們。

3.流水線并行化：將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程分解為多個(gè)階段，并在不同計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并發(fā)執(zhí)行這些階段。

圖劃分算法

1.最小割圖劃分：通過尋找圖中最小割集，將圖劃分為多個(gè)均衡的子圖，以提高并行效率。

2.均衡圖劃分：通過確保每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上的子圖具有相似的計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。

3.重疊圖劃分：允許子圖之間存在重疊，以提高圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)稀疏圖的魯棒性。

通信優(yōu)化技術(shù)

1.參數(shù)壓縮：使用壓縮算法減少圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的通信量，從而提高通信效率。

2.通信模式優(yōu)化：探索高效的通信拓?fù)浜屯讲呗?，以最小化通信開銷。

3.分散式訓(xùn)練：采用分散式參數(shù)服務(wù)器或點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信，實(shí)現(xiàn)高效的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練。

分布式推理技術(shù)

1.圖分塊推理：將輸入圖劃分為多個(gè)塊，并在不同計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并發(fā)處理這些塊。

2.模型蒸餾：對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行蒸餾，生成更小、更有效的推理模型，以提高推理速度。

3.近似推理：使用近似算法或舍入技術(shù)，以犧牲少量準(zhǔn)確性為代價(jià)，實(shí)現(xiàn)快速的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速框架

1.分布式DGL：一個(gè)用于大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理的分布式深度學(xué)習(xí)框架。

2.Gemini：一個(gè)專注于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理加速的分布式框架。

3.Horovod：一個(gè)用于分布式深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的框架，可用于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式訓(xùn)練。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可伸縮性研究

引言

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）已成為處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的有力工具。然而，當(dāng)圖的規(guī)模變得非常大時(shí)，訓(xùn)練和部署GNNs的可伸縮性仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。本節(jié)旨在深入闡述GNNs可伸縮性研究的最新進(jìn)展。

分布式訓(xùn)練

分布式訓(xùn)練通過將計(jì)算負(fù)載分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)來提高GNNs的訓(xùn)練可伸縮性。以下是一些常見的方法：

*并行數(shù)據(jù)處理：將圖數(shù)據(jù)并行分割成多個(gè)部分，并分配給不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)同時(shí)處理。

*同步更新：在每個(gè)訓(xùn)練迭代中，計(jì)算節(jié)點(diǎn)同步它們的梯度更新，以更新共享的模型。

*異步更新：計(jì)算節(jié)點(diǎn)在無需同步的情況下異步地更新它們的模型，提高通信效率。

并行推理

并行推理利用多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算圖中節(jié)點(diǎn)的嵌入。這對(duì)于大規(guī)模圖的在線服務(wù)和預(yù)測任務(wù)至關(guān)重要。以下是一些常用的方法：

*圖分區(qū)：將圖劃分為重疊或不重疊的子圖，并分配給不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行推理。

*消息傳遞并行化：并行化圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的消息傳遞操作，以提高推理效率。

*模型并行化：將大規(guī)模GNNs的模型權(quán)重分布到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，以減少內(nèi)存開銷。

優(yōu)化器調(diào)整

對(duì)于大規(guī)模圖，標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化器如Adam和SGD可能難以擴(kuò)展。以下是一些用于提高GNNs可伸縮性的優(yōu)化器調(diào)整：

*局部分解優(yōu)化器：使用局部分解技術(shù)將優(yōu)化器的計(jì)算分布到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。

*重疊參數(shù)更新：允許優(yōu)化器在參數(shù)更新階段重疊，以提高計(jì)算效率。

*適應(yīng)性學(xué)習(xí)率調(diào)度：動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，以提高訓(xùn)練效率和收斂速度。

云和分布式平臺(tái)

云平臺(tái)和分布式框架為GNNs的可伸縮性研究提供了豐富的資源和工具。以下是一些受歡迎的平臺(tái)和框架：

*AmazonSageMaker：亞馬遜云提供的托管機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，支持分布式GNN訓(xùn)練和推理。

*Horovod：用于分布式深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的開源框架，可應(yīng)用于GNNs。

*PyTorchDistributed：PyTorch的分布式訓(xùn)練模塊，可用于分布式GNN訓(xùn)練。

數(shù)據(jù)集和基準(zhǔn)

大規(guī)模圖數(shù)據(jù)集和基準(zhǔn)對(duì)于評(píng)估GNNs的可伸縮性至關(guān)重要。以下是兩個(gè)廣泛使用的基準(zhǔn)：

*OGB：大規(guī)模圖基準(zhǔn)，包含大型圖數(shù)據(jù)集和挑戰(zhàn)性任務(wù)。

*GraphSAINT：用于評(píng)估GNNs可擴(kuò)展性的合成圖基準(zhǔn)。

近期研究

近年來，GNNs可伸縮性研究取得了重大進(jìn)展。以下是一些值得注意的研究：

*GShard：谷歌提出的分塊并行方法，用于訓(xùn)練萬億規(guī)模的GNNs。

*FederatedGNN：一種用于訓(xùn)練聯(lián)邦學(xué)習(xí)設(shè)置中GNNs的分布式方法。

*Apollo：斯坦福大學(xué)開發(fā)的異步分布式GNN訓(xùn)練框架。

展望

隨著圖數(shù)據(jù)變得越來越普遍和龐大，GNNs的可伸縮性研究至關(guān)重要。未來的研究將集中于提高分布式訓(xùn)練和推理的效率，探索新的優(yōu)化器和平臺(tái)，以及開發(fā)新的技術(shù)來處理更大規(guī)模的圖。第七部分大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)社交網(wǎng)絡(luò)分析

1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地捕獲社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)和邊的相互關(guān)系，從而用于社區(qū)檢測、影響力分析和推薦系統(tǒng)等任務(wù)。

2.通過考慮社交網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以揭示網(wǎng)絡(luò)演化模式和用戶行為模式，為社交網(wǎng)絡(luò)管理提供有價(jià)值的見解。

3.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）等技術(shù)可以結(jié)合圖像處理技術(shù)，從社交網(wǎng)絡(luò)中提取特征，用于圖像識(shí)別、分類和對(duì)象檢測等視覺任務(wù)。

推薦系統(tǒng)

1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于構(gòu)建用戶-項(xiàng)目交互圖，其中節(jié)點(diǎn)表示用戶或項(xiàng)目，邊表示交互或偏好。

2.通過在交互圖上進(jìn)行消息傳遞或卷積運(yùn)算，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)用戶和項(xiàng)目的嵌入表示，并預(yù)測用戶對(duì)特定項(xiàng)目的偏好或評(píng)分。

3.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠考慮用戶個(gè)性化特征、社交關(guān)系和其他上下文信息，從而進(jìn)行更加準(zhǔn)確和個(gè)性化的推薦。

自然語言處理

1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將文本表示為詞圖，其中節(jié)點(diǎn)表示單詞，邊表示單詞之間的關(guān)系。

2.通過對(duì)詞圖進(jìn)行消息傳遞，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)單詞的上下文表示，用于詞嵌入、機(jī)器翻譯和問答等任務(wù)。

3.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以用于分析文本中的語法和語義關(guān)系，提高自然語言理解和生成模型的性能。

計(jì)算機(jī)視覺

1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于構(gòu)建圖像關(guān)系圖，其中節(jié)點(diǎn)表示物體、像素或圖像中的其他元素，邊表示空間或語義關(guān)系。

2.通過對(duì)關(guān)系圖進(jìn)行消息傳遞，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取圖像中的全局和局部特征，用于目標(biāo)檢測、圖像分割和姿態(tài)估計(jì)等任務(wù)。

3.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的強(qiáng)大表示能力，進(jìn)一步提高計(jì)算機(jī)視覺模型的性能。

欺詐檢測

1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于構(gòu)建交易網(wǎng)絡(luò)，其中節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體（例如用戶、賬戶或設(shè)備），邊表示交易或交互。

2.通過分析交易網(wǎng)絡(luò)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以識(shí)別異常模式或異常行為，從而檢測欺詐性交易。

3.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以結(jié)合其他特征（例如交易金額、時(shí)間戳和位置）來提高欺詐檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

藥物發(fā)現(xiàn)

1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于構(gòu)建分子圖，其中節(jié)點(diǎn)表示原子，邊表示原子之間的化學(xué)鍵。

2.通過對(duì)分子圖進(jìn)行消息傳遞，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)分子的特征，用于預(yù)測其物理化學(xué)性質(zhì)、生物活性和其他屬性。

3.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以用于發(fā)現(xiàn)新的藥物候選者，加快藥物發(fā)現(xiàn)過程。大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

隨著現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性不斷增加，圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域正變得越來越普遍。從社交網(wǎng)絡(luò)和推薦系統(tǒng)到知識(shí)圖譜和生物網(wǎng)絡(luò)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）已成為處理和分析此類數(shù)據(jù)不可或缺的工具。

推薦系統(tǒng)

在推薦系統(tǒng)中，GNN被用于對(duì)用戶進(jìn)行建模，用戶之間的關(guān)系以圖的形式呈現(xiàn)。GNN可以學(xué)習(xí)用戶偏好之間的相關(guān)性，并利用這些信息來生成個(gè)性化的推薦。例如，在亞馬遜上，GNN可以使用用戶購買歷史和其他用戶之間的相似性來推薦新的產(chǎn)品。

社交網(wǎng)絡(luò)分析

GNN在社交網(wǎng)絡(luò)分析中得到了廣泛應(yīng)用。它們可以用于社區(qū)檢測、影響者識(shí)別和關(guān)系預(yù)測。通過分析社交網(wǎng)絡(luò)中的圖結(jié)構(gòu)，GNN可以深入了解用戶行為和社交動(dòng)態(tài)。例如，在Facebook上，GNN可以識(shí)別影響者并了解信息的傳播模式。

知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜是表示世界知識(shí)的結(jié)構(gòu)化集合。GNN已被用于從知識(shí)圖譜中提取信息，例如實(shí)體鏈接、關(guān)系提取和事實(shí)預(yù)測。通過學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜中的圖結(jié)構(gòu)，GNN可以利用實(shí)體和關(guān)系之間的相關(guān)性來提高其性能。例如，在Google知識(shí)圖譜中，GNN可以識(shí)別實(shí)體之間的關(guān)系，例如“是作者”或“是主演”。

生物網(wǎng)絡(luò)

生物網(wǎng)絡(luò)用于表示生物系統(tǒng)中的相互作用，例如蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用或基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。GNN已被用于生物網(wǎng)絡(luò)分析，包括藥物發(fā)現(xiàn)、疾病預(yù)測和生物標(biāo)記識(shí)別。通過學(xué)習(xí)生物網(wǎng)絡(luò)中的圖結(jié)構(gòu)，GNN可以揭示生物系統(tǒng)中的復(fù)雜關(guān)系。例如，在尋找阿爾茨海默病的治療方法時(shí)，GNN可以識(shí)別蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

交通規(guī)劃

交通網(wǎng)絡(luò)可以建模為圖，其中節(jié)點(diǎn)代表交叉路口或道路，而邊代表道路或鐵路之間的連接。GNN已被用于交通規(guī)劃，例如交通流量預(yù)測、擁堵檢測和路線優(yōu)化。通過分析交通網(wǎng)絡(luò)中的圖結(jié)構(gòu)，GNN可以學(xué)習(xí)交通流模式并做出預(yù)測。例如，在谷歌地圖中，GNN可以預(yù)測交通狀況并根據(jù)此信息建議最佳路線。

網(wǎng)絡(luò)安全

GNN在網(wǎng)絡(luò)安全中具有廣泛的應(yīng)用。它們可以用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測、惡意軟件識(shí)別和網(wǎng)絡(luò)取證。通過分析網(wǎng)絡(luò)日志和連接模式，GNN可以識(shí)別可疑活動(dòng)和安全威脅。例如，在思科Talos中，GNN可以識(shí)別惡意軟件和網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。

其他應(yīng)用

除了上述應(yīng)用外，GNN還用于以下領(lǐng)域：

*金融欺詐檢測：識(shí)別可疑交易

*自然語言處理：文本分類、情感分析和機(jī)器翻譯

*藥物發(fā)現(xiàn)：設(shè)計(jì)新的藥物分子

*材料科學(xué)：預(yù)測材料的特性

*氣候建模：模擬氣候變化的影響

面臨的挑戰(zhàn)

盡管GNN在大規(guī)模圖處理中取得了顯著進(jìn)展，但仍面臨一些挑戰(zhàn)：

*可擴(kuò)展性：隨著圖規(guī)模的不斷增長，GNN可能會(huì)變得難以訓(xùn)練和部署。

*數(shù)據(jù)稀疏性：許多現(xiàn)實(shí)世界中的圖都是稀疏的，這可能會(huì)影響GNN的性能。

*異構(gòu)性：現(xiàn)實(shí)世界中的圖通常是異構(gòu)的，這意味著它們包含不同類型節(jié)點(diǎn)和邊的混合。這給GNN的設(shè)計(jì)帶來挑戰(zhàn)。

未來的方向

GNN的未來研究方向包括：

*可擴(kuò)展算法：開發(fā)更可擴(kuò)展的GNN算法，以處理大規(guī)模圖。

*稀疏性處理：改進(jìn)GNN以有效處理稀疏圖。

*異構(gòu)圖處理：設(shè)計(jì)專門針對(duì)異構(gòu)圖的GNN。

*解釋性：提高GNN的解釋性，使從業(yè)者能夠了解模型的預(yù)測。

*應(yīng)用探索：探索GNN在更多領(lǐng)域中的新應(yīng)用。第八部分分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)及未來發(fā)展關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性挑戰(zhàn)

1.海量數(shù)據(jù)處理：分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要處理不斷增長的圖數(shù)據(jù)規(guī)模，這給分布式訓(xùn)練和推理帶來了挑戰(zhàn)。需要開發(fā)新的算法和架構(gòu)來高效地處理海量數(shù)據(jù)。

2.異構(gòu)圖建模：現(xiàn)實(shí)世界中的圖數(shù)據(jù)通常是異構(gòu)的，包含不同類型節(jié)點(diǎn)和邊。分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要支持異構(gòu)圖的有效建模，以捕獲數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系。

3.可擴(kuò)展性限制：分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性受限于計(jì)算資源、通信開銷和數(shù)據(jù)分區(qū)策略。需要研究新的分布式策略和優(yōu)化算法，以提高可擴(kuò)展性并支持更大型的圖處理任務(wù)。

分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通信效率挑戰(zhàn)

1.通信開銷過高：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中需要頻繁的節(jié)點(diǎn)間通信，這在分布式環(huán)境中會(huì)導(dǎo)致巨大的通信開銷。需要開發(fā)新的通信優(yōu)化技術(shù)，例如消息壓縮、異步更新和分層通信，以減少通信開銷。

2.網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆绊懀悍植际綀D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通信效率受到底層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞挠绊?。需要研究網(wǎng)絡(luò)感知的分布式算法和動(dòng)態(tài)圖分區(qū)技術(shù)，以適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和拓?fù)洹?/p>

3.負(fù)載均衡挑戰(zhàn)：在大規(guī)模分布式環(huán)境中，確保計(jì)算負(fù)載在不同機(jī)器上均衡分布至關(guān)重要。需要開發(fā)有效的負(fù)載均衡算法和調(diào)度策略，以最大限度地利用資源并提高訓(xùn)練效率。

分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性挑戰(zhàn)

1.節(jié)點(diǎn)故障處理：分布式系統(tǒng)中，節(jié)點(diǎn)故障是不可避免的。分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要具有容錯(cuò)機(jī)制，以處理節(jié)點(diǎn)故障并確保訓(xùn)練和推理的魯棒性。需要設(shè)計(jì)分布式容錯(cuò)算法，例如檢查點(diǎn)和備份，以應(yīng)對(duì)節(jié)點(diǎn)故障。

2.數(shù)據(jù)一致性維護(hù)：在分布式環(huán)境中，保持圖數(shù)據(jù)的全局一致性至關(guān)重要。需要研究分布式一致性協(xié)議和算法，以確保不同機(jī)器上的圖數(shù)據(jù)副本保持一致，避免數(shù)據(jù)不一致導(dǎo)致的訓(xùn)練偏差。

3.恢復(fù)機(jī)制優(yōu)化：節(jié)點(diǎn)故障后，分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要高效的恢復(fù)機(jī)制。需要優(yōu)化恢復(fù)算法，例如故障轉(zhuǎn)移和重新分配，以最小化故障恢復(fù)時(shí)間并減少訓(xùn)練中斷。

分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱私與安全挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：圖數(shù)據(jù)中通常包含敏感信息，分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。需要研究數(shù)據(jù)加密技術(shù)、差分隱私算法和聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，以保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和防止數(shù)據(jù)泄露。

2.模型安全保障：分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型容易受到攻擊，例如模型盜竊和模型中毒。需要開發(fā)模型驗(yàn)證技術(shù)、對(duì)抗性訓(xùn)練方法和安全多方計(jì)算協(xié)議，以增強(qiáng)分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的安全性。

3.訪問控制機(jī)制：分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要完善的訪問控制機(jī)制，以限制對(duì)數(shù)據(jù)和模型的訪問。需要設(shè)計(jì)靈活的訪問控制策略，支持不同用戶和角色對(duì)圖數(shù)據(jù)和模型的不同訪問權(quán)限。

分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣計(jì)算挑戰(zhàn)

1.資源受限環(huán)境：邊