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Deep Graph Library
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Yandex研究人员优化GPU上的GNN，荣获ICML Spotlight
来自Yandex Research和Yandex的ML基础设施团队的研究人员开发了一种新方法来提高现代GPU上图神经网络（GNN）的效率。他们的项目解决了GNN因内存访问而非计算能力而成为瓶颈的问题，并被ICML 2026接纳为Spotlight论文。该团队发现现有框架没有得到更新，表明该领域停滞不前，并专注于优化GNN操作以更好地利用GPU资源。
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Morphling 增强器将 GNN 训练速度提升 20 倍
研究人员开发了 Morphling，这是一种领域特定代码合成器，旨在优化图神经网络 (GNN) 的训练。Morphling 将 GNN 规范编译为适用于 OpenMP、CUDA 和 MPI 等各种平台的便携式、后端专用实现。它包含一个运行时引擎，该引擎根据输入统计信息动态选择密集或稀疏执行路径，从而减少不必要的计算。评估表明，与 PyTorch Geometric 和 Deep Graph Library 等现有框架相比，Morphl…