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申请/专利权人：之江实验室

摘要：本发明提出了一种基于数据流的稀疏矩阵运算编程方法及装置，该方法是面向图计算、图模式匹配、图神经网络领域图应用所构建的统一执行框架，以简化稀疏图应用的构建与执行逻辑。具体来说，该编程方法将图应用算法统一映射为广义稀疏矩阵乘法运算，将算法迭代过程转换为“构建所需数据结构、执行稀疏矩阵乘法运算和利用计算结果更新图属性”三个主要步骤，并提供了表达不同图应用逻辑的用户自定义函数接口，在统一图应用的同时保障了图算法的完备表达。经过严格评估，该编程方法可以有效表达图计算、图模式匹配、图卷积神经网络等不同领域的图应用。

主权项：1.一种基于数据流的稀疏矩阵运算编程方法，其特征在于，该方法面向图计算、图模式匹配和图神经网络领域的图应用,包括以下步骤：（1）根据输入图数据和目标图应用的算法逻辑构建矩阵运算所需的输入数据结构，并进行预处理操作；所述目标图应用是指开发者需要实现的某一具体的图应用；具体包括如下子步骤：（1.1）根据输入的图拓扑数据利用图拓扑稀疏矩阵构建接口的用户实现，构建图拓扑结构对应的稀疏矩阵，即图拓扑稀疏矩阵；构建稀疏矩阵时，图的结点转换为矩阵的行与列，边转换为矩阵的非零元；所述稀疏矩阵的数据格式包括坐标元组、压缩稀疏行和压缩稀疏列；从第二次迭代开始，需再次利用第一次迭代时由输入图数据构建的图拓扑稀疏矩阵；（1.2）结合当前的图属性信息、激活结点情况以及稀疏程度构建属性向量属性矩阵，根据目标图应用的额外输入数据、目标图应用计算结果以及图应用的算法特征，利用图属性信息构建函数接口的用户实现，构建图属性信息对应的数据结构；根据图应用的特征，每个类别的图属性信息包含零个或若干个；根据图属性信息的数目和属性信息的数据维度，将图属性信息构建为向量矩阵；所述图属性信息对应的数据结构只在图应用第一次迭代时构建并进行初始化，后续迭代时只会更新替换其中的数据；（1.3）结合当前的图属性信息和激活结点，利用消息构建函数接口的用户实现，构建消息向量消息矩阵；所述图属性信息即步骤（1.2）中构建的图属性信息对应的数据结构；根据属性信息的数据维度，选择构造消息向量消息矩阵，并根据激活结点的数量占比选择构建稀疏向量矩阵或者稠密向量矩阵；（1.4）当目标图应用对输入图中参与计算的结点或边有限制条件时，结合步骤（1.3）中构造的消息向量消息矩阵，利用执行阶段预处理函数接口的用户实现，对图拓扑稀疏矩阵、消息向量消息矩阵进行数据预处理操作，即对稀疏矩阵的行列进行选择和过滤；（1.5）打包图拓扑稀疏矩阵以及在步骤（1.3）中迭代构建的消息向量消息矩阵，将其作为一个执行任务加入到任务调度执行队列；所述任务调度执行队列是用于对打包的图拓扑稀疏矩阵和消息向量消息矩阵进行调度分派的系统结构，该结构使用系统框架所使用的计算机硬件架构和编程环境而实现，以达到将执行任务调度到硬件计算单元上执行的目的；（2）根据输入图的数据规模、稀疏程度以及输入数据结构类型选择并执行稀疏矩阵乘法运算；具体包括如下子步骤：（2.1）从任务调度执行队列中获取需要执行计算的图拓扑稀疏矩阵以及消息向量消息矩阵；（2.2）根据图拓扑稀疏矩阵的存储格式及图拓扑稀疏矩阵的稀疏程度、消息向量消息矩阵的数据结构类型、属性矩阵、向量数据结构的数据规模以及使用系统框架所使用的底层硬件架构信息，并选择相应的广义稀疏矩阵乘法运算的算子实现；（2.3）利用步骤（2.2）中选择的广义稀疏矩阵乘法运算的算子实现，再以步骤（2.1）中获取的图拓扑稀疏矩阵和消息向量消息矩阵作为算子的输入，执行稀疏矩阵乘法运算；（3）再对稀疏矩阵乘法运算的计算结果进行后处理操作，并将后处理后的计算结果更新到图的属性信息上；（4）根据目标图应用的算法特征对步骤（1）~步骤（3）进行迭代，当满足目标图应用指定的收敛条件或迭代轮数时，图的属性信息中便记录了目标图应用的运算结果；所述收敛条件或迭代轮数由图应用迭代结束判断函数接口的用户实现所指定。

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