各位同仁，各位对高性能计算与图数据处理充满热情的听众们，大家好！ 今天，我们将深入探讨一个前沿且极具挑战性的领域：硬件加速图计算，特别是如何利用GPU和NPU的强大算力，高效地融合并调度图中的向量检索与逻辑路由这两类截然不同的任务。这是一个关于如何突破传统计算瓶颈，构建更智能、更响应更迅速的图处理系统的议题。 I. 引言：图计算的挑战与硬件加速的需求 图（Graph）作为一种强大的数据结构，能够自然地表达复杂实体间的关系，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、知识图谱、生物信息学、交通规划乃至金融风控等诸多领域。图中的节点（Nodes）代表实体，边（Edges）代表实体间的关系。然而，随着数据规模的爆炸式增长，对大规模图进行高效分析和查询变得越来越困难。 图计算的核心任务大致可以分为两类： 向量检索（Vector Retrieval）：通常涉及在图的节点或边上关联高维向量嵌入（Embeddings）。例如，推荐系统中用户或商品的特征向量，知识图谱中实体的语义向量。这类任务的目标是快速找到与给定查询向量相似的节点或边。这本质上是高维空间中的相似性搜索问题。 逻辑路由（Logical Rout …
继续阅读“探讨 ‘Hardware-Accelerated Graphs’：利用 GPU/NPU 算力加速图中向量检索与逻辑路由的混合调度”