. 概述 得益于大数据的兴起以及算力的快速提升,机器学习技术在近年取得了革命性的发展。在图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习任务中,数据为大小维度确定且排列有序的欧氏(Euclidean)数据。然而,越来越多的现实场景中,数据是以图(Graph)这种复杂的非欧氏数据来表示的。Graph不但包含数据,也包含数据之间的依赖关系,比如社交网络、蛋白质分子结构、电商平台客户数据等等。数据复杂度的提升,对传统的机器学习算法设计以及其实现技术带来了严峻的挑战。在此背景之下,诸多基于Graph的新型机器学习算法—GNN(图神经网络),在学术界和产业界不断的涌现出来。 GNN对算力和存储器的要求非常
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