广汽Honda P7电动年代新驾趣
数字化转型已经成为继市场化和城镇化之后,广汽驱动经济和社会开展的强壮力气。
据了解,电动年代新这款手机将承继前代产品的多项优异功用,如双向斗极卫星音讯、3倍光学变焦长焦、全焦段XMAGE印象等虽然GPU在GNN练习中供给了强壮的核算优势,驾趣但其有限的显存容量难以包容巨大的图数据,因此现有GNN体系在大规模图数据上的扩展性方面仍面对应战。
与现有的核外GNN结构不同,广汽该体系经过图区分和图裁剪战略将练习子图结构及其特征彻底放入GPU显存之中然后消除了反向传达过程中CPU与GPU之间的I/O开支,广汽从而明显提高了体系功能。附论文链接:电动年代新https://doi.org/10.1145/3709669广告声明:电动年代新文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等方式),用于传递更多信息,节约甄选时刻,成果仅供参考,一切文章均包括本声明。这一效果标志着我国在图核算体系范畴获得重要打破,驾趣为交际网络分析、生物医学图谱构建等需处理超大规模图数据的场景供给了全新解决方案。
图神经网络(GNN)的干流练习结构,广汽如DGL和PyG,广汽使用GPU的并行处理才能从图数据中提取结构信息,在引荐体系、自然语言处理、核算化学和生物信息学等范畴展现出杰出功能。此外,电动年代新Capsule经过规划根据最短哈密顿回路的子图加载方法和流水线并行战略,进一步优化了功能。
2月23日音讯,驾趣2月11日,驾趣我国科大姑苏高级研讨院医学影像智能与机器人研讨中心DDL实验室宣告,团队在大规模图神经网络(GNN)练习体系方面的研讨论文被世界闻名学术会议ACMInternationalConferenceonManagementofData(SIGMOD)2025选用。
对此,广汽DDL实验室团队提出了一种新的核外(Out-of-Core)GNN练习结构——Capsule,为大规模图神经网络练习供给了高效的解决方案。视野北移,电动年代新京津冀协同展开11年,经过强化立异协同、工业协作,高质量展开动力源迸发出更微弱的生机。
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(责任编辑:何凡)