Python-远程-1个月

项目编号：【173147】
CMM-D设备相当于一个扩展内存，本专利设计的方案是通动态重要性图注意力评估来划分图数据中的冷热数据，解决图训练过程中内存不足的问题
把热数据放在GPU中计算，然后冷数据放在CMM-D里，按需将冷数据取到GPU中

从原理上说明背景问题是哪个，问题造成的原因，为什么要解决这个问题
假设关注点图数据量大是问题的话，最好有定量的分析，没有定量分析的话就要从理论上有说服力
图神经网络的计算有哪些过程，每个过程中对数据的需求量有多少，对数据做了什么操作，然后说明在什么过程中就会有GPU内存不足的瓶颈，以此来引入我们的CMM-D设备的解决方案
图注意机制原来是有的，但是这个解决不了目前我们提出的问题，因此要引入我们的改进算法
现有的别人的方案如果有解决我们提出的这个问题，那还有什么地方没解决掉
目前的时空图注意力机制算法这个专利点需要改进，以划分冷热的思路，看能不能设出新的组件，或者新的算法改进丰富
周期 下周五内完成