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1)通过邻居采样函数N(v)，采样子图(subgraph)中的节点
2)聚合被采样的邻节点特征，聚合函数可以为mean()、lstm()或者 polling()等
3)将聚合结果与上一次迭代的输出表征合并，并以Wk做卷积
4)卷积结果做非线性处理
5)迭代若干次以结束当前第k层所有邻节点的处理
6)将第k层迭代结果做归一化处理
7)迭代若干次以结束所有K层采样深度的处理
8)好终迭代结果zv即为输入节点xv的嵌入(embedding)
GNN加速器设计挑战
GNN的算法中涉及到大量的矩阵计算和内存访问操作，在传统的x86架构的服务器上运行此算法是非常低效的，表现在速度慢，能耗高等方面。
新型GPU的应用，可以为GNN的运算速度和能效比带来显著收益。然而GPU内存扩展性的短板，使其无法胜任海量节点Graph的处理;GPU的指令执行方式，也造成了计算延迟过大并且不可确定，无法胜任需要实时计算Graph的场景。
如上所述种种设计挑战的存在，使得业界急需一种可以支持高度并发实时计算、巨大内存容量和带宽、以及在数据中心范围可扩展的GNN加速解决方案。
Allen Bradley, 872C-D3NE12-A2
Allen Bradley, 1492-CB1F300
PepperL+Fuchs NMB5-18GM55-E2-FE
Epson C57101C
Keyence, FS2-60
Turck, Ni8U-M12-AP6X-H1141
Honeywell FF-SRT301F2
Klockner Moeller PKZM0-0.25
Banner, QS18VN6LPQ, 97942-162K337H01
Omron, H3CR-A8
Yaskawa, CBL-YRC019-4-2
IFM, II5742, IIK3015BBPKG/US
IFM, IFB2002-AROG/IF5496
IFM, O5P200
Allen Bradley, 800T-PST16, 800T-PST16W
IFM Efector NI5003
52X05610GB
Rexroth P-068424-00001
Amphenol, MS3108E18-10S
Allen Bradley 800T-P16B
