本书系统介绍并行与分布式图神经网络的核心技术和实践方法,内容全面、结构清晰,既涵盖理论基础,又包含系统实现与编程案例,具有很高学术价值和工程指导意义。全书共9章。第1章介绍图神经网络的背景、发展历史和现状,并探索大规模图神经网络的缘由;第2章介绍图神经网络模型的基础知识及其应用;第3章介绍分布式并行机器学习的流程、训练模式、训练架构、物理架构等基础知识;第4章从整体上介绍分布式并行图神经网络训练的流程和方法;第5章和第6章分别介绍大规模图神经网络的小批次分布式并行训练和全图分布式并行训练方法及其优化技术;第7章介绍经典的大规模图神经网络系统;第8章介绍大规模图神经网络编程实践案例;第9章探讨大规模图神经网络技术的未来发展方向。
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