cugraph_dgl

描述

RAPIDS cugraph_dgl提供了一个基于cugraph的DGLGraph类的鸭子类型版本，该版本使用cugraph来存储图结构和节点/边特征数据。使用cugraph作为后端允许DGL用户访问一系列针对图分析的GPU加速算法，例如中心性计算和社区检测。

Conda

使用命令安装和更新cugraph-dgl及其所需的依赖项

conda install mamba -n base -c conda-forge
mamba install cugraph-dgl -c rapidsai-nightly -c rapidsai -c pytorch -c conda-forge -c nvidia -c dglteam

从源码构建

创建conda开发环境

mamba env create -n cugraph_dgl_dev --file conda/cugraph_dgl_dev_11.6.yml

以可编辑模式安装

pip install -e .

运行测试

pytest tests/*

使用方法

+from cugraph_dgl.convert import cugraph_storage_from_heterograph
+cugraph_g = cugraph_storage_from_heterograph(dgl_g)

sampler = dgl.dataloading.NeighborSampler(
        [15, 10, 5], prefetch_node_feats=['feat'], prefetch_labels=['label'])

train_dataloader = dgl.dataloading.DataLoader(
- dgl_g,
+ cugraph_g,
train_idx,
sampler,
device=device,
batch_size=1024,
shuffle=True,
drop_last=False,
num_workers=0)