Core Concepts
グラフ理論の基礎概念を理解し、グラフニューラルネットワーク(GNN)の特性を把握することで、GNNの計算を効率的に加速するための手段を検討する。
Abstract
本論文では、グラフコンピューティングの基礎となるグラフ理論の概念を概説している。グラフの基本的な性質や表現方法、さまざまなタイプのグラフについて説明している。また、機械学習分野におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の概要も紹介している。GNNは、グラフ構造のデータを効果的に処理できる手法として注目されているが、その計算には課題がある。本論文では、GNNの計算を効率的に加速するための方法を検討するための基礎を提供している。具体的には、GNNの計算の特性を理解し、スパースマトリクス積算(SpGEMM)カーネルの最適化、そしてGNN専用のハードウェアアクセラレータの設計について論じている。