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图神经网络框架研究取得进展

2026年02月02日 计算机网络信息中心
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图神经网络(GNNs)在生物医药、知识图谱和AI4S等领域具备应用潜力随着真实应用场景中图规模扩展至亿级边及以上,GNN训练面临通信开销与计算等问题

近日,中国科学院计算机网络信息中心研发了TAC框架,融合数据亲和缓存填充算法、稀疏性感知的混合矩阵存储格式、多层次细粒度训练流水线三大技术,可提升缓存局部性有效降低全局通信开销,并借助Tensor Core实现稀疏矩阵计算加速。实验证明,该框架端到端性能优于其他框架。

相关研究成果已被第31ACM SIGPLAN编程语言与并行实践原理年会录用。研究工作得到国家重点研发计划中国科学院相关项目的支持。

TAC 框架系统架构图


打印 责任编辑:范思璐

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