近日，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)蘇州高等研究院的一項(xiàng)研究成果在國際學(xué)術(shù)界引起了廣泛關(guān)注。該研究院下屬的醫(yī)學(xué)影像智能與機(jī)器人研究中心DDL實(shí)驗(yàn)室，成功研發(fā)出一種名為Capsule的新型圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）訓(xùn)練框架，這一創(chuàng)新成果已被ACM International Conference on Management of Data（SIGMOD）2025正式收錄。a7v28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的工具，在推薦系統(tǒng)、自然語言處理、計(jì)算化學(xué)及生物信息學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的性能。現(xiàn)有的主流GNN訓(xùn)練框架，如DGL和PyG，主要依賴GPU的并行計(jì)算能力，從復(fù)雜的圖數(shù)據(jù)中高效提取結(jié)構(gòu)信息。然而，隨著圖數(shù)據(jù)規(guī)模的日益增大，GPU顯存容量的限制成為制約GNN系統(tǒng)擴(kuò)展性的關(guān)鍵因素。a7v28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

DDL實(shí)驗(yàn)室針對這一難題，提出了Capsule這一核外（Out-of-Core）GNN訓(xùn)練框架，為大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的處理提供了全新的解決方案。Capsule通過創(chuàng)新的圖劃分和圖裁剪策略，確保訓(xùn)練子圖的結(jié)構(gòu)及特征能夠完全加載到GPU顯存中，從而避免了反向傳播過程中CPU與GPU之間的頻繁I/O操作，顯著提升了訓(xùn)練效率。a7v28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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不僅如此，Capsule還采用了基于最短哈密頓回路的子圖加載方式，并引入了流水線并行策略，進(jìn)一步優(yōu)化了系統(tǒng)的整體性能。這一框架的設(shè)計(jì)極具靈活性，能夠無縫集成到現(xiàn)有的主流開源GNN訓(xùn)練框架中，為用戶提供了極大的便利。a7v28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在實(shí)際應(yīng)用中，Capsule展現(xiàn)出了驚人的性能提升。在針對大規(guī)模真實(shí)圖數(shù)據(jù)集的測試中，Capsule在僅使用22.24%內(nèi)存的情況下，相比當(dāng)前最優(yōu)的系統(tǒng)性能提升了最高可達(dá)12.02倍。Capsule還首次提供了關(guān)于訓(xùn)練所得嵌入方差的理論上界，為GNN的訓(xùn)練和應(yīng)用提供了更為堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。a7v28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

DDL實(shí)驗(yàn)室的這一研究成果，標(biāo)志著我國在圖計(jì)算系統(tǒng)領(lǐng)域取得了重大突破。Capsule框架的推出，將為社交網(wǎng)絡(luò)分析、生物醫(yī)學(xué)圖譜構(gòu)建等需要處理超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持，推動(dòng)我國相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用邁向新的高度。a7v28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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