图神经网络借助图强大的数据表示能力和神经网络参数共享、局部连接和强大的拟合能力在社交网络分析、推荐系统、分子预测等多种领域取得了很好的效果，飞速增长的数据规模给图神经网络系统带来了可扩展性的问题。尤其是图中节点之间不规则的连接在基于采样的GNN训练中导致了节点的冗余访问，相较于图拓扑数据而言庞大的特征数据在不同的节点或设备之间的传输导致的通信效率低…

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