大规模图神经网络系统：设计与实现综述

"大规模图神经网络系统综述(中文版)，赵港，王千阁，姚烽，张岩峰，于戈，东北大学计算机科学与工程学院，图神经网络，深度学习，图分析，分布式系统" 本文是关于大规模图神经网络系统的一篇综述，由赵港、王千阁、姚烽、张岩峰和于戈共同撰写，发表在《软件学报》上。文章探讨了图神经网络（GNN）在处理图数据中的应用及其面临的挑战，并对现有的图神经网络系统进行了深入分析。 图神经网络（GNN）是一种融合了图结构信息与节点属性信息的深度学习方法，特别适用于顶点分类、图分类和链接预测等问题。由于其优秀的性能和可解释性，GNN在各种领域得到了广泛的应用。然而，现有的主流深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，对大规模图数据的处理和消息传递缺乏高效支持，这限制了GNN在实际大规模图任务中的应用。 针对这一问题，文章首先概述了GNN的发展历程，并指出了设计和实现大规模图神经网络系统所面临的挑战，包括如何有效存储和处理图数据，如何优化图上的消息传递，以及如何实现分布式系统的并行计算。 接下来，作者们详细介绍了当前图神经网络系统的工作，重点关注了以下几个方面： 1. **系统架构**：讨论了不同系统架构的设计，如集中式、分布式或混合架构，以适应不同的计算需求和硬件资源。 2. **编程模型**：分析了用于构建和训练GNN的编程模型，如图数据的抽象表示，以及如何利用这些模型简化开发过程。 3. **消息传递优化**：探讨了如何优化图节点之间的信息交换，以减少计算复杂性和提高效率。 4. **图分区策略**：研究了如何有效地划分大型图以利于并行计算，同时最小化通信开销。 5. **通信优化**：介绍了多种通信策略，如数据压缩、异步通信和局部更新，以提升分布式环境下的性能。 最后，通过对已开源的GNN系统进行实验评估，作者们验证了这些系统在精度、性能和可扩展性方面的有效性。这些系统展示了在大规模图数据上的优秀处理能力，证明了所提出的解决方案的实际价值。 该综述为理解和改进大规模图神经网络系统提供了深入的见解，对于从事图数据处理、深度学习和分布式系统研究的科研人员具有重要的参考价值。