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Energy-Efficient Dynamic Training and Inference Methods Based on Graph Neural Networks
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内容提要
本研究提出了一种基于图神经网络的动态调度框架(QAG)，旨在提高网络建模的能效。通过量子近似优化(QAO)算法，该框架有效降低了模型复杂度，实现了至少50%的能量节省，并将应用需求流失率降低了60%。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于图神经网络的动态调度框架(QAG)。
- 该框架旨在提高网络建模的能效，解决传统方法的低效问题。
- 通过量子近似优化(QAO)算法，框架有效降低了模型复杂度。
- 实现了至少50%的能量节省。
- 将应用需求流失率降低了60%。
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