PyTorch Geometric (PyG) 是一个基于 PyTorch 的图神经网络框架，专为处理图结构数据而设计。它支持大规模数据的处理，并且通过其最新的更新，PyG 2.6 版本引入了大模型与图神经网络（GNN）的结合，能够处理包含大量节点和边的图数据。以下是 PyG 在大规模数据处理方面的主要特点和优势：
- 异构图支持：PyG 2.0 版本提供了全面的异构图支持，包括数据存储层的完整重写、异构图转换、通过邻采样的关系型数据加载例程，以及一整套异构 GNN 模型/示例。
- 分布式训练：PyG 支持分布式训练，可以加速模型训练过程，将计算任务分布到多个设备或节点上进行并行计算。
- 图数据的分块加载：在处理大规模图数据时，可以将图数据划分为多个子图，并分别加载到内存中进行处理，以减少内存占用和提高处理效率。
- 使用采样技术：对于大规模图数据，可以采用采样技术来随机抽取一部分节点或边进行训练，以减少计算复杂度和加速训练过程。
- 优化算法：在训练大规模图数据时，可以使用一些高效的图神经网络的优化算法，如 GraphSAGE、GCN 等，以提高模型的性能和训练效率。
综上所述，PyTorch Geometric (PyG) 不仅适合处理大规模数据，而且通过其最新的更新和功能，已经成为处理大规模图数据集的首选工具。