北京理工大學張志威獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利一種分布式圖神經網絡計算效率的優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116861951B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310776393.4，技術領域涉及：G06N3/04；該發明授權一種分布式圖神經網絡計算效率的優化方法是由張志威;王朝陽;王國仁設計研發完成，并于2023-06-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種分布式圖神經網絡計算效率的優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開提供了一種基于分布式圖神經網絡計算效率的優化方法，利用DeepGraphLibrary為圖數據的處理與圖神經網絡的搭建與訓練提供基本的支持，利用GCCL實現分布式環境下的圖數據通信優化，滿足圖神經網絡研究者的實驗需求。
本發明授權一種分布式圖神經網絡計算效率的優化方法在權利要求書中公布了：1.一種分布式圖神經網絡計算效率的優化方法，其特征在于，包括數據通信階段、計算圖優化階段與圖神經網絡訓練階段； 所述數據通信階段包括： S11、DeepGraphLibrary模塊將本地的圖數據提交給GCCL模塊； S12、所述GCCL模塊對圖數據按照圖分區進行映射并將位于其他節點的圖數據發送給對應節點的GCCL模塊； S13、所述GCCL模塊接收其他節點發送來的圖數據； S14、所述GCCL模塊根據接收到的圖數據對本地圖數據進行更新，并將更新后的圖數據返回給DeepGraphLibrary模塊； 所述計算圖優化階段包括： S21、所述DeepGraphLibrary模塊根據本地的圖數據結構生成計算圖后，將所述計算圖提交給計算圖優化模塊； S22、所述計算圖優化模塊按照設計的優化流程對計算圖進行對應的優化，并將優化后的計算圖返回給所述DeepGraphLibrary模塊； 所述圖神經網絡訓練階段包括： S31、所述DeepGraphLibrary模塊根據所述優化后的計算圖生成對應的GPU算子并提交給GPU進行計算； S32、GPU完成圖神經網絡訓練所對應的計算后將計算結果返回給所述DeepGraphLibrary模塊，并更新本地的圖數據。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京理工大學，其通訊地址為：100081 北京市海淀區中關村南大街5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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