图神经网络(GNN)是一类基于深度学习的处理图域信息的方法,它通过将图广播操作和深度学习算法结合,可以让图的结构信息和顶点属性信息都参与到学习中,在顶点分类、图分类、链接预测等应用中表现出良好的效果和可解释性,已成为一种广泛应用的图分析方法.然而现有主流的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)没有为图神经网络计算提供高效的存储支持和图上的消息传递支持,这限制了图神经网络算法在大规模图数据上的应用.目前已有诸多工作针对图结构的数据特点和图神经网络的计算特点,探索了大规模图神经网络系统的设计和实现方案.首先对图神经网络的发展进行简要概述,总结了设计图神经网络系统需要面对的挑战;随后对目前图神经网络系统的工作进行介绍,从系统架构、编程模型、消息传递优化、图分区策略、通信优化等多个方面对系统进行分析;最后使用部分已开源的图神经网络系统进行实验评估,从精确度、性能、扩展性等多个方面验证这些系统的有效性.