8月13日

圖計算領(lǐng)域最具影響力的國際賽事之一

2021年圖計算挑戰(zhàn)賽Graph Challenge

結(jié)果揭曉

華中科技大學(xué)計算機學(xué)院

服務(wù)計算技術(shù)與系統(tǒng)教育部

重點實驗室組建的

圖計算團隊獲得全球冠軍

這也是中國團隊

第一次在該賽事中獲得冠軍！

圖（Graph）是一種用來建模事物之間關(guān)系的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以應(yīng)用于生產(chǎn)生活中的各個領(lǐng)域：從社交媒體、網(wǎng)頁排序到科學(xué)計算、人工智能，都可以用圖來表示。這些應(yīng)用需要能夠被快速處理，而圖結(jié)構(gòu)的不規(guī)則性則讓這一目標(biāo)變得很難。因此，圖計算成為大數(shù)據(jù)和人工智能時代的核心挑戰(zhàn)。

Graph Challenge大賽是在給定的圖應(yīng)用上比拼處理速度的比賽。它從2017年開始，由IEEE、麻省理工大學(xué)、亞馬遜公司作為主辦方，至今已成功舉辦五屆，是圖計算領(lǐng)域最具影響力的國際賽事之一。

比賽根據(jù)具體計算任務(wù)不同，分為多個賽道。參賽者需要在每年七月初提交自己的方案和結(jié)果，由主辦方從所有的提交中評選出幾個最具有價值的工作作為冠軍。除了冠軍外，還會進行創(chuàng)新獎、榮譽獎等多個獎項的評選。往年的冠軍基本被美國知名科研單位包攬，如英偉達公司和勞倫斯利弗莫爾國家實驗室，他們連續(xù)獲得了多年的冠軍。而卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、UIUC也分別獲得過19年和20年的冠軍。

Graph Challenge 2021包括靜態(tài)圖匹配、動態(tài)圖劃分和稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理三個賽道，分別代表了圖計算的不同典型應(yīng)用場景，吸引了賽靈思、英偉達、勞倫斯利弗莫爾國家實驗室、弗吉尼亞理工大學(xué)、伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校等國際知名科研院所參賽。

最終，華中科技大學(xué)團隊、美國喬治華盛頓大學(xué)與馬里蘭大學(xué)的聯(lián)合隊伍兩支參賽團隊獲得冠軍（Champions）。

華中科技大學(xué)參賽團隊主要成員為碩士生辛杰和葉先祺，鄭龍副教授擔(dān)任指導(dǎo)教師。從去年年底開始準(zhǔn)備參賽，選擇稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理作為主賽道，為加速人工智能應(yīng)用提供新方案。這個賽道的任務(wù)是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重數(shù)據(jù)抽象為圖數(shù)據(jù)，執(zhí)行推理任務(wù)，是人工智能領(lǐng)域的典型應(yīng)用場景。

鄭龍副教授介紹，比賽過程中，華中科技大學(xué)計算機學(xué)院服務(wù)計算技術(shù)與系統(tǒng)教育部重點實驗室和“面向圖計算的通用計算機技術(shù)與系統(tǒng)”國家重點研發(fā)計劃項目組給予了大力支持。實驗室提供了V100 GPU多卡服務(wù)器作為計算平臺，確保穩(wěn)定的開發(fā)環(huán)境。

參賽隊員每周都會和圖計算項目組的博士生王慶剛、黃禹、姚鵬程等進行應(yīng)用分析和方案論證，經(jīng)過多次討論，抓住此賽道應(yīng)用的特點：不存在一種特定的實現(xiàn)方法可以在任何一個數(shù)據(jù)集上都取得較好的性能提升。根據(jù)這個特點，參賽團隊確定了通過用參數(shù)化的方式，構(gòu)造算子的實現(xiàn)空間，然后進行參數(shù)搜索，取得對應(yīng)數(shù)據(jù)集的最優(yōu)實現(xiàn)方法。在代碼實現(xiàn)過程中，復(fù)用了圖計算項目中圖處理模塊的思想，讓開發(fā)效率大大加快，從而快速完成了實驗。

通過共同努力，參賽隊伍順利完成了比賽，并以比去年同賽道冠軍最高13.7倍性能提升的好成績獲得了全球冠軍。

此外，華中科技大學(xué)的另一支隊伍，也獲得了本次比賽的創(chuàng)新獎。

來源：微信公眾號“青春湖北”，轉(zhuǎn)載請注明來源

編　　輯 | 張競文（中國石油大學(xué)（華東））

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