阿里開源大規模分佈式圖學習框架：專爲Graph嵌入，無縫對接TF/PyTorch

阿里媽媽開源大規模分佈式圖表徵學習框架Euler，面向工業級用戶和高級研究者，結合TF/XDL/PyTorch等深度學習基礎工具，支持超大規模複雜異構圖的模型訓練。

阿里媽媽宣佈開源大規模分佈式的圖表示學習框架Euler，Euler內置DeepWalk、Node2Vec等業界常見的Graph Embedding算法，以及3種阿里媽媽自研創新算法，可以支持數十億點和數百億邊的複雜異構圖上進行模型訓練。

日前，Euler開源框架開發團隊的幾位成員接受了新智元的採訪。（受訪人詳細信息請見文末）

在採訪中，他們對Euler框架與現在流行的TensorFlow和PyTorch框架的一些區別做了闡述，比如“圖”這一概念在定義和指代對象上的區別。並指出了Euler框架主要面向的兩類目標用戶。

概述

過去幾年隨着數據規模和硬件計算力的迅速增長，深度學習技術在工業界被廣泛應用併產生了巨大的技術紅利。當前應用已經相對成熟，下一步的技術紅利在哪裏還在積極探索之中。圖神經網絡將端到端學習與歸納推理相結合，有望解決深度學習無法處理的關係推理、可解釋性等一系列問題。

對結構知識的表達、計算和組合泛化是實現具備human-like AI的關鍵，圖神經網絡有希望在這些方面形成突破，使得機器能力進一步提升，因此對圖神經網絡的深入應用有希望形成下一波技術紅利。

圖(Graph)作爲表達能力很強的通用的數據結構，可以用來刻畫現實世界中的很多問題，例如社交場景的用戶網絡、電商場景的用戶和商品網絡、電信場景的通信網絡、金融場景的交易網絡和醫療場景的藥物分子網絡等等。相比文本、語音和圖像領域的數據比較容易處理成歐式空間的Grid-like類型，適合現有的深度學習模型處理，圖是一種非歐空間下的數據，並不能直接應用現有方法，需要專門設計的圖神經網絡系統。

1.1 Euler的核心能力

大規模圖的分佈式學習

工業界的圖往往具有數十億節點和數百億邊，有些場景甚至可以到數百億節點和數千億邊，在這樣規模的圖上單機訓練是不可行的。Euler支持圖分割和高效穩定的分佈式訓練，可以輕鬆支撐數十億點、數百億邊的計算規模。

支持複雜異構圖的表徵

工業界的圖關係大都錯綜複雜，體現在節點異構、邊關係異構，另外節點和邊上可能有非常豐富的屬性，這使得一些常見的圖神經網絡很難學到有效的表達。Euler在圖結構存儲和圖計算的抽象上均良好的支持異構點、異構邊類型的操作，並支持豐富的異構屬性，可以很容易的在圖學習算法中進行異構圖的表徵學習。

圖學習與深度學習的結合

工業界有很多經典場景，例如搜索／推薦／廣告場景，傳統的深度學習方法有不錯效果，如何把圖學習和傳統方法結合起來，進一步提升模型能力是很值得探索的。Euler支持基於深度學習樣本的mini-batch訓練，把圖表徵直接輸入到深度學習網絡中聯合訓練。

分層抽象與靈活擴展

Euler系統抽象爲圖引擎層、圖操作算子層、算法實現層三個層次，可以快速的在高層擴展一個圖學習算法。實際上，Euler也內置了大量的算法實現供大家直接使用。

1.2 Euler內置的算法實現

考慮到框架的易用性，我們內置了多種知名算法以及幾種我們內部的創新算法。所有實現，我們仔細進行了測試，保證了算法運行效率，且算法效果與原論文對齊。用戶無需進行開發，注入數據到平臺後，可以直接使用。我們內置的算法列表見下表。鑑於公開算法知名度很高，我們不做出詳細描述，請參見原始論文。有關我們內部算法的詳細信息請見2.3節。

	算法類型	是否自研	特點
DeepWalk	隨機遊走	否	經典無偏的隨機遊走無監督算法。
Node2Vec	隨機遊走	否	利用可配置參數在遊走時可傾向BFS或DFS
LINE	其它	否	靈活利用1階，2階鄰居信息的無監督算法
GCN	鄰居匯聚	否	CNN操作類似推廣到非歐空間的算法
GraphSAGE	鄰居匯聚	否	GCN改進，提出鄰居採樣，多種匯聚函數等
GAT	鄰居匯聚	否	將Attention技術用於鄰居匯聚
Scalable-GCN	鄰居匯聚	是	加速GCN訓練的一種方法
LsHNE	隨機遊走	是	異構圖中隨機遊走，利用深度網絡編碼
LasGNN	鄰居匯聚	是	半監督大規模異構圖卷積網絡學習方法

系統設計

Euler系統整體可以分爲三層：最底層的分佈式圖引擎，中間層圖語義的算子，高層的圖表示學習算法。

下邊我們分開描述各個層次的核心功能。

圖1 Euler架構總覽

2.1 分佈式圖引擎

爲了支持我們的業務，我們不僅面臨超大規模圖存儲與計算的挑戰，還需要處理由多種不同類型的點，邊及其屬性構成異構圖的複雜性。我們的分佈式圖引擎針對海量圖存儲，分佈式並行圖計算及異構圖進行了優化設計，確保了工業場景下的有效應用。

首先爲了存儲超大規模圖（數十億點，數百億邊），Euler必須突破單機的限制，從而採用了分佈式的存儲架構。在圖加載時，整張圖在引擎內部被切分爲多個子圖，每個計算節點被分配1個或幾個子圖進行加載。

爲了充分利用各個計算節點的能力，在進行圖的操作時，頂層操作被分解爲多個對子圖的操作由各個節點並行執行。這樣隨着更多節點的加入，我們可以得到更好的服務能力。其次，我們引入了多replica的支持。從而用戶可以靈活平衡shard與replica的數量，取得更佳的服務能力。最後，我們針對圖表示學習優化了底層的圖存儲數據結構與操作算法，單機的圖操作性能獲得了數倍的提升。

多種不同類型的邊，點與屬性所組成的異構圖，對很多複雜的業務場景必不可少。爲了支持異構圖計算能力，底層存儲按照不同的節點與邊的類型分別組織。這樣我們可以高效支持異構的圖操作。

2.2 中間圖操作算子

由於圖學習算法的多樣性以及業務的複雜性，固定的某幾種甚至幾十種算法實現無法滿足客戶的所有需求。所以在Euler設計中，我們圍繞底層系統的核心能力着重設計了靈活強大的圖操作算子，且所有算子均支持異構圖操作語義。用戶可以利用它來快速搭建自己的算法變體，滿足獨特的業務需求。

首先，Euler分佈式圖引擎提供了C++的API來提供所有圖操作。基於這個API，我們可以方便的基於某個深度學習框架添加圖操作的算子，從而利用Euler C++接口訪問底層圖引擎的能力。我們支持廣泛使用的深度學習框架，比如阿里巴巴的X-DeepLearning與流行的TensorFlow。後繼我們也會考慮支持其它的深度學習框架，比如PyTorch。

利用靈活的圖操作算子，機器學習框架可以在每個mini-batch與Euler交互，動態擴充與組織訓練樣本。這樣，Euler不僅支持傳統的以圖爲中心的學習模式，且可以把圖學習的能力注入傳統的學習任務，實現端到端訓練。

按照功能分類，我們的核心繫統提供的API可以分類如下：