python/dgl/sparse/sddmm.py def sddmm(A: SparseMatrix, X1: torch.Tensor, X2: torch.Tensor) -> SparseMatrix: r"""Sampled-Dense-Dense Matrix Multiplication (SDDMM). ``sddmm`` matrix-multiplies two dense matrices :attr:`X1` and :attr:`X2`, then elementwise-multiplies the result with...
基于上述g-SpMM、g-SDDMM及其导数定理,DGL将具备如下两个优点: 将GNN中的计算范式固化为两个计算模式,可提升系统级优化效率。如:并行机制与调优。 SpMM可避免产生消息的中间结果,而SDDMM可避免将节点特征拷贝到边上。 2.3 张量硬件上的SpMM/SDDMM并行化 feature并行化:一个线程处理一维特征,虽然没有同步策略,...
DGL设计基于三大核心理念：首先，其构建了灵活且通用的消息传递机制，适应多数GNN模型。消息传递的机制与稀疏矩阵运算有紧密联系。具体来说，若节点属性矩阵为X，邻接矩阵为A，则消息传递可以通过SpMM和SDDMM运算扩展。其次，DGL在张量硬件上优化了SpMM和SDDMM的并行化过程。针对并行化，DGL在feature上实现...
DGL 0.5还更新了消息传递计算的主要CPU和GPU内核。这一改动是源于DGL社区的一个发现,即GNN模型的消息传递机制可以被简化成两个通用的计算模式——g-SpMM和g-SDDMM,同时这两种模式有多种可以被并行的方法来加速。DGL社区经过判断,选择了基于稀疏格式和计算类型的方法。另外,DGL已经默认选择确定性的实现方法来提高可...
DGL0.5中的g-SpMM和g-SDDMM DGL-kernel的变更(2)_aten::csrspmm 我们debug这段代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 graph.update_all(aggregate_fn, fn.sum(msg='m', out='h')) 首先,进入到了heterograph.py中的DGLHeteroGraph类中: 单步调试,发现在这里进入了函数: 步入函数,来...
DGL0.5中的g-SpMM和g-SDDMM DGL-kernel的变更(2)_aten::csrspmm 我们debug这段代码: AI检测代码解析 graph.update_all(aggregate_fn,fn.sum(msg='m',out='h')) 1. 首先,进入到了heterograph.py中的DGLHeteroGraph类中: 单步调试,发现在这里进入了函数: ...
FusedMM: A Unified SDDMM-SpMM Kernel for Graph Embedding and Graph Neural Networks, Md. Khaledur Rahman, Majedul Haque Sujon, , Ariful Azad An Efficient Neighborhood-based Interaction Model for Recommendation on Heterogeneous Graph, KDD'20 Jiarui Jin, Jiarui Qin, Yuchen Fang, Kounianhua Du, ...
Deep Graph Library (DGL) 是一个 Python 包,用于在现有 DL 框架(目前支持 PyTorch、MXNet 和 TensorFlow)之上轻松实现图神
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