图神经网络(GNN)是近年来研究的一个热点，在各种应用中得到了广泛的应用。然而，随着使用更大的数据和更深入的模型，毫无疑问，迫切需要加速GNN以实现更高效的执行。在本文中，我们从算法的角度对GNN的加速方法进行了全面的研究。我们首先提出一种新的分类法，将现有的加速方法分为五类。在分类的基础上，对这些方法进行了系统的讨论，并重点讨论了它们之间的相关性。接下来，我们对这些方法的效率和特点进行了比较。最后，对未来的研究提出了展望。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2202.04822

本文从算法的角度对gnn的加速方法进行了全面的综述，重点介绍了算法层和模型层的改进。综上所述，我们的贡献如下:

1) 新分类(New Taxonomy):我们将现有方法分为五类，采用双层分类法，综合考虑优化因素和核心机制(见第2节)。 

2) 系统回顾:我们对现有的方法进行全面的综述，并对这些方法进行分类介绍。此外，我们着重讨论这些方法之间的共同点和独特之处(见第3节)。 

3) 综合比较: 我们对典型加速方法的训练时间性能进行总结，并进一步从整体上进行综合比较，其中特别突出了这些方法之间的相关性(见第4节)。 

4) 未来展望: 在总体比较的基础上，我们讨论了GNN加速的一些潜在前景，以供参考(见第5节)。

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