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2、GNNGNN大規模應用的四大挑戰規模龐大點邊異構屬性豐富動態變化數百億甚至數千億點,數千億甚至數萬億的邊同構、異構、多邊、多屬性點屬性,邊屬性節點、邊的增刪更新AliGraphAliGraph:大規模GNNGNN平臺采樣&建模&訓練一體化的GNNGNN平臺AliGraphAliGraph系統架構AliGraphAliGraph編程范式AliGraphAliGraph編程范式samplesampleaggregateaggregatecombinecombineAliGraphAliGraph五大特點大規模圖存儲分布式采樣稀疏內核優化自創SGCN線性擴展基于內存的圖存儲分布式的圖存儲支持百億點的規模,可伸縮基于Vertex Cut的分片Worker基于出入度的緩存優化緩存效果緩存加速:比隨機方法快40%-50%,比LRU方法快50%-60%緩存加速:比隨機方法快40%-50%,比LRU方法快50%-60%分布式采樣支持豐富的采樣策略支持多跳的采樣功能毫秒級的采樣性能模塊化的采樣設計本地/全局的負采樣稀疏內核優化加速原始版本GCN達3x!自創SGCNSGCN分布式擴展去中心化Distribute Negative Sampling多機異步訓練AliGraphAliGraph APIAPI以點為中心邊表混合采樣&建模&訓練一體
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