用于GPU的图神经网络加速训练方法、存储介质及电子装置

本申请公开了一种用于GPU的图神经网络加速训练方法、存储介质及电子装置，所述方法包括：获取初始图，并将初始图分割为N个子图，其中初始图为动态图样本中对应一个时刻的静态图；预估子图的计算负荷，基于子图的计算负荷将N个子图分配至M个GPU上并进行图神经网络的训练，其中每个GPU上至少被分配2个子图；获取增量数据，并基于增量数据对子图进行更新，其中所述增量数据用于表征当前时刻扫描的动态图样本中的静态图相对于GPU当前处理的静态图的变化；将所述N个含有增量数据的子图分配至M个GPU上并进行图神经网络的训练。本技术确保了计算与资源利用率提升，降低了训练耗时，提高了图神经网络在训练时的训练效率。