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实体 Fedor Velikonivtsev

Fedor Velikonivtsev

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  1. RESEARCH · CL_62230 ·

    新的GPU内核通过优化内存访问提升GNN性能

    研究人员开发了新的GPU内核，通过解决内存访问瓶颈来优化图神经网络（GNN）。这些内核旨在减少数据移动并提高三种主要GNN层族的局部性：基于SpMM的卷积、基于归约的聚合以及基于注意力的层。这些实现提供了显著的加速，其中一些注意力内核的性能提高了8.5倍，并大幅减少了内存占用。