外此， 768 个 GPU 的方式比起 2020 年冠军利用，4 个 GPU 就能实现更佳的机能论文提出的方式在良多环境下仅用 。

　　婚配、动态图划分和稀少神经收集推理src=角逐分为三个赛道：静态图，的分歧典型使用场景也别离代表了图计较。

　　从客岁岁尾起头备赛本次大赛夺冠团队，疏神经收集推理参赛赛道为稀，使用供给新方案为加快人工智能。

　　7 年起头从 201，成功举办五届该赛事至今已，影响力的国际赛事之一成为图计较范畴最具。

　　过程中参赛，算的通用计较机手艺与系统」国度重点研发打算项目组的鼎力支撑团队获得了办事计较手艺与系统教育部重点尝试室和「面向图计。

　　现过程中在代码实，目中图处置模块的思惟团队复用了图计较项，发效率加速开，成了尝试快速完。

　　冠军 B&F 比拟与 2019 年的，倍～15.56 倍的机能提拔论文的方式实现了 6.39 。

　　个特点按照这，过用参数化的体例参赛团队确定了通，的实现空间机关算子，参数搜刮然后进行，的最优实现方式取得对应数据集。

　　13 日8 月 ，e 角逐成果揭晓：华中科技大学图计较团队获得全球冠军2021 年图计较挑战赛 GraphChalleng。

　　13 日8 月 ，h Challeng 2021」发布角逐成果图计较范畴最具影响力的国际赛事之一「Grap，团队斩获冠军华中科技大学，支夺冠的国内团队成为该赛事中首！外此，得本次大赛的立异奖该校另一支团队也获。

　　在分歧 GPU 数量上的实现论文的方式同样优于 H&P ，个 GPU 的 H&P 机能更强以至在良多环境下比采用 768 ，大型收集来说特别是对于。

　　1 和 W2）搜刮机能最优的处理方案( c ) 为给定的权重矩阵（如 W。

　　1.8～55.6 的推理吞吐量论文提出的方式实现了每秒 1，层的添加而添加且机能跟着收集。

　　GPU 多卡办事器作为计较平台尝试室为团队供给了 V100 ，不变的开辟情况确保团队有一个。

　　=此外src，aphChallenge 2021 的立异奖华中科技大学的另一支步队也获得了本次 Gr。

　　美国出名科技研单元包办src=往届冠军根基被，利弗莫尔国度尝试室如英伟达和劳伦斯。

　　王庆刚、黄禹、姚鹏程等进行使用阐发和方案论证团队参赛队员每周城市和图计较项目组的博士生。

　　元 （ID：AI_era）本文转载自微信公家号 新智，challenge来历：graph，cilla 好困编纂：Pris。者独立概念文章为作，末堆立场不代表芥，系原作者转载请联。

　　此因，的 SpMM 算法作者提出了分散感知， GPU 上施行的机能最优方案能够系统地摸索 SpDNN 在， SpMM 内核实现并进一步生成优化的。

　　终最，马里兰大学的结合步队两支参赛团队获得冠军华中科技大学团队、美国乔治华盛顿大学与。

　　 2019 年和 2020 年的大赛冠军而卡内基梅隆大学、UIUC 则别离获得过。

　　影响力的国际赛事之一作为图计较范畴最具，团队此次夺冠华中科技大，的研发程度位于国际前列标记着我国在图计较范畴。

　　士生辛杰（左上）和叶先祺（中下）华中科技大学参赛团队次要成员为硕，传授指点由郑龙副，王庆刚、黄禹、姚鹏程其他成员包罗博士生，廖小飞、金海教员余林琛、。

　　NN）虽然无望处理这个问题稀少深度神经收集（SpD，和犯警则的内存拜候但因为负载不均衡，GPU 上无效施行稀少的数据难以在 。

　　强机能方式 H&F 比拟与 2020 年冠军的最，机能提拔 1.73 倍论文提出的方式至多能将，13.74 倍最多能够提拔 。

　　lenge 2021 中在 GraphChal，图使用上比拼处置速度参赛选手需要在给定的。

　　糊口中的各个范畴图能够使用于出产，然言语处置、以及人工智能从社交媒体、网页排序到自，图来暗示都能够用。

　　络的权重数据笼统为图数据这个赛道的使命是将神经网，理使命施行推，的典型使用场景是人工智能范畴。

　　理工大学、伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等国际出名科技研院所参赛此次角逐吸引了赛灵思、英伟达、劳伦斯利弗莫尔国度尝试室、弗吉尼亚。

　　6日晚4月2，O量产版正式表态广汽传祺EMKO，中文名——影并正式发布了酷