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PyTorch Geometric
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城市功能推断的空间图学习流程详解
本教程演示了如何构建一个用于城市功能推断的空间图学习流程。它利用 city2graph、OSMnx 和 PyTorch Geometric 等库来处理 OpenStreetMap 数据，构建图结构，并训练 GraphSAGE 模型。该过程包括收集兴趣点 (POI) 和街道网络数据，进行空间特征工程，并创建异构和同构图表示，以基于空间上下文预测 POI 类别。
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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。
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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…