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GNN 中的加速算法调查
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文综述了图神经网络（GNN）的加速算法，包括训练、推理和执行加速。对每个主题下的现有方法进行了分类和描述，并进行了特征化分析。回顾了几个与GNN加速算法相关的库，并讨论了可扩展图学习（SGL）库。提出了未来研究的有希望的方向。
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关键要点
- 图神经网络（GNN）在基于图的任务中表现出有效性，但在训练和推理中存在低效性。
- 低效性给大规模图应用带来了挑战。
- 为解决这些问题，提出了一系列加速GNN训练和推理的算法。
- 本文系统综述了GNN中的加速算法，分为训练加速、推理加速和执行加速三个主题。
- 对每个主题下的现有方法进行了总结、分类和特征化分析。
- 回顾了与GNN加速算法相关的库，并讨论了可扩展图学习（SGL）库。
- 提出了未来研究的有希望的方向。
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