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,...
第二方面,DGL将传统SpMM和SDDMM算子标量的计算单元拓展成允许张量计算单元。 同时,我们也在论文中证明,只要一个图神经网络模型可以用消息传递框架表达,那么它向前传播和向后传播SpMM和SDDMM两类算子。这对DGL的系统设计来说是一个非常好的抽象,因为对底层优化来说,只要关注两类算子如何优化即可,而不用管上层算法...
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...
消息传递计算是GNN的核心，DGL通过算子融合技术优化这一过程。算子融合技术将消息传递函数简化为SpMM和SDDMM算子，提高了计算效率，减少了内存带宽消耗。此外，DGL还通过扩展算子功能，支持更多灵活的运算，并支持张量计算单元。05 应对巨图挑战 针对巨图的处理，DGL设计了针对子图采样、特征抽取与训练的模块...
dgl sparse中的SDDMM实现 paoxiaode 一直在成长 dgl.sparse — DGL 1.0.2 documentation公式介绍 在GNN中,SDDMM是一种非常常见的计算操作,常用在需要计算e… 阅读全文 北大深研院地理学选数三和地理学综合是一起排名吗? 北大深地理学上岸 已上岸,出资料 ...
DGL0.5中的g-SpMM和g-SDDMM DGL-kernel的变更(2)_aten::csrspmm 我们debug这段代码: 代码解读 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: ...
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复现性。对于新内核的设计细节,用户可以参考我们最新...
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 复制 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,来到了core.py。在这里,我们见...
DGL通过拓展SpMM和SDDMM算子支持更高效的消息传递计算 •传统SpMM和SDDMM是乘加操作,g-SpMM和g-SDDMM更加灵活。 •传统SpMM和SDDMM的计算单元是标量,g-SpMM和g-SDDMM则允许张量计算 单元。 DeepGraphLibrary:AGraph-Centric,Highly-PerformantPackageforGraphNeuralNetworks, /abs/1909.01315 ©2021,AmazonWeb...
The field of graph deep learning is still rapidly evolving and many research ideas emerge by standing on the shoulders of giants. To ease the process,DGl-Gois a command-line interface to get started with training, using and studying state-of-the-art GNNs. DGL collects a rich set ofexample...