上海交通大学姚建国获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于Optane DIMM的大规模图嵌入训练方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114118443B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111415792.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于Optane DIMM的大规模图嵌入训练方法及系统是由姚建国;陈悦设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Optane DIMM的大规模图嵌入训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于OptaneDIMM的大规模图嵌入训练方法及系统，包括：原始图处理步骤：对原始图进行处理，生成DRAM能够加载的图数据；数据预处理步骤：将图数据根据特征进行两层图分割，将完整图拆分成子图，并存储在磁盘中，使得子图能够加载入GPU进行分区训练；图训练步骤：根据不同介质的访存特性，将训练所用的图数据存储在不同的物理介质中，根据训练过程中所依赖数据的不同特性来切割算法，采用CPU和GPU分工训练，平衡CPU计算、GPU计算以及CPU‑GPU通信三者的开销。本发明根据图的特性进行高质量的两层图分割，将大图转化为子图，存储在磁盘中，从而子图能够加载入GPU进行分区训练。
本发明授权基于Optane DIMM的大规模图嵌入训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于OptaneDIMM的大规模图嵌入训练方法，其特征在于，包括： 原始图处理步骤：对原始图进行处理，生成DRAM能够加载的图数据； 数据预处理步骤：将图数据根据特征进行两层图分割，将完整图拆分成子图，并存储在磁盘中，使得子图能够加载入GPU进行分区训练； 图训练步骤：根据不同介质的访存特性，将训练所用的图数据存储在不同的物理介质中，根据训练过程中所依赖数据的不同特性，切割算法，采用CPU和GPU分工训练，平衡CPU计算、GPU计算以及CPU-GPU通信三者的开销； CPU执行负采样和割边训练操作，GPU执行正采样、正样本训练和负样本训练操作，CPU-GPU通信采用PCI负载执行。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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