miniDGL

该项目基于CMU 10-414课程的课程大作业框架，实现一个简单的图神经网络系统，以及一些ai框架的优化。

预期添加实现以下功能：

• 高效的通用矩阵乘法GEMM
• 高效的softmax、layernorm、elementwise实现
• flash-attention加速优化
• 图数据加载(拓扑数据与特征数据)
• 图采样算法(基于CPU、GPU)
• 简单的图神经网络架构算法

一、实现文档

具体实现文档在： https://voltaic-turret-94c.notion.site/Minidgl-a60dabb385a344d69d018e7708fd5b45?pvs=4]

How to run

一、安装pybind

pip install pybind11

在build文件中make

make

一、图数据加载

1.1、特征存储结构Frame

节点特征和边特征以Tensor存储，Column类存储特征。

1.2、图拓扑数据存储结构MinidglGraph

使用接口

接口设计同dgl一致：

创建图结构