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    性能提升19倍,DGL重大更新支持亿级规模图神经网络训练

    我们在去年12月发布了Deep Graph Library (DGL)的首个公开版本。在过去的几个版本的更新中,DGL主要注重框架的易用性,比如怎样设计一系列灵活易用的接口,如何便于大家实现各式各样的图神经网络(GNN)模型,以及怎样和主流深度学习框架(如PyTorch,MXNet等)集成。因为这些设计,让DGL快速地获得了社区的认可和接受。然而天下没有免费的午餐,不同的框架对于相同的运算支持程度不同,并且普遍缺乏图层面上的计算原语,导致了计算速度上的不足。随着DGL接口的逐渐稳定,我们终于可以腾出手来解决性能问题。即将发布的DGL v0.3版本中,性能问题将得到全面而系统地改善。

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