深層学習フレームワークのPyTorchをベースとした、「グラフデータ」を扱うための専門ライブラリです。
一言でいうと、「点（ノード）と線（エッジ）でつながった複雑なネットワーク構造」を、そのままAIに学習させるための道具箱です。3つのポイント
グラフ構造への特化: 分子構造（原子と結合）、SNSの人間関係、交通網、論文の引用関係など、格子状ではない不規則なデータをそのまま処理できます。
GNN（グラフニューラルネットワーク）の集約: 最新のGNNアルゴリズム（GCN、GAT、SAGEなど）が豊富に実装されており、誰でも高度なモデルを構築可能です。
圧倒的な高速性: 独自のCUDAカーネル（GPU計算を効率化するプログラム）を使用しており、大規模なグラフデータも高速に計算できます。