提出了一种统一的GNN稀疏化框架，剪枝图邻接矩阵和模型权重，加速大规模图上的GNN推理。通过迭代应用UFS联合鉴定，GLT能在不影响预测性能的前提下实现小和大规模图数据集上的MACS节约。