cuGraph实现GPU加速动态图聚类

该研究在NVIDIA RAPIDS生态上扩展谱聚类与模块度算法，支持快照式动态图的社区检测。通过Leiden贪心优化和Bethe-Hessian算子的特征分解，实现多GPU并行处理。在等计算量预算下，多切片模块度后端相对CPU参考实现最高加速约三个数量级。代码已开源，并提供NetworkX-Temporal库的Python绑定，实现零代码加速现有流程。