开源工具大幅提升知识图谱嵌入效率

知识图谱嵌入的优化突破

知识图谱是由实体（图节点）和关系（边）组成的数据结构。例如，"尼罗河"和"非洲"可通过"位于"关系连接。这类结构被广泛应用于产品关联建模和智能问答系统，近期还用于构建医学知识图谱以支持COVID-19治疗方案研究。

当前知识图谱应用多依赖于嵌入技术——将实体和关系表示为向量空间中的点。为提升嵌入效率，研究团队推出了开源工具DGL-KE（深度图学习知识嵌入）。

并行计算环境优化

在ACM信息检索年会SIGIR上发表的论文中，团队提出了一系列优化方案，使DGL-KE在三种并行计算环境中表现显著提升：

1. 多核CPU环境：完整知识图谱存储于主内存
2. 多GPU环境：实体存于主内存，关系存于GPU显存
3. 分布式集群：图谱分片存储，通过键值数据库协调数据访问

四大核心技术优化

1. 图分区优化 采用METIS最小割算法进行分布式训练中的图分割，通过最小化机器间连接边数量降低通信开销。该算法由团队负责人（明尼苏达大学计算机科学教授）学术实验室开发。
2. 负采样加速 对每个有效三元组生成约200个负样本时，采用分组共享替代实体策略。百规模分组可减少99%的主内存访问次数。
3. 关系分区策略 在多GPU训练中，采用贪心算法将同类关系分配至同一GPU：每次迭代将最常见关系类型分配给剩余显存最多的GPU。通过每轮训练epoch调整关系分布保持模型准确性。
4. 计算重叠机制 在GPU环境中实现CPU与GPU计算流水线并行：CPU更新嵌入向量时，GPU已开始计算下一批数据的梯度。

性能提升验证

实验采用五种嵌入评分方法对比显示，优化后的分布式训练方案相比两种基线方法平均实现2倍和5倍的加速效果。这些优化显著降低了并行计算资源间的通信开销，实现了数据存储与计算过程的紧密耦合。

相关技术已应用于实际产品关系建模和生物医学知识图谱构建，为大规模知识表示学习提供了新的效率基准。