基于采样的图神经网络加速方法和装置

本申请涉及一种基于采样的图神经网络加速方法和装置。所述方法包括：获取图神经网络训练相关数据，并基于所述训练相关数据确定目标图神经网络模型、目标批量大小以及采样策略；基于所述目标批量大小进行任务划分，并通过CPU和GPU双端协同对划分得到的任务进行采样，得到各批次对应的子图拓扑信息以及子图节点列表；基于每一批次对应的子图拓扑信息以及子图节点列表进行小批量训练。采用本方法将采样结果分为没有数据依赖的两部分，其中一部分在CPU上计算，另一部分在GPU上计算，二者可以同时进行，最终合并成完整的采样结果拓扑，通过减少数据依赖和提高双端的利用效率，实现采样过程的加速。