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图形重排序能加速图神经网络训练吗？一项实验研究
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内容提要
本文总结了图神经网络(GNN)中的加速算法，包括训练、推理和执行加速。对现有方法进行了分类和特征化分析，并回顾了相关库和提出了未来研究方向。
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关键要点
- 图神经网络(GNN)在基于图的任务中有效，但训练和推理效率低下。
- 为解决GNN的低效性，提出了多种加速算法，受到研究界关注。
- 加速算法分为三个主题：训练加速、推理加速和执行加速。
- 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方向，并在GitHub上提供了完整摘要。
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