chore: import upstream snapshot with attribution

docs/source/guide_cn/graph-gpu.rst

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+.. _guide_cn-graph-gpu:
+
+1.6 在GPU上使用DGLGraph
+----------------------
+
+:ref:`(English Version)<guide-graph-gpu>`
+
+用户可以通过在构造过程中传入两个GPU张量来创建GPU上的 :class:`~dgl.DGLGraph` 。
+另一种方法是使用 :func:`~dgl.DGLGraph.to` API将 :class:`~dgl.DGLGraph` 复制到GPU，这会将图结构和特征数据都拷贝到指定的设备。
+
+.. code::
+
+    >>> import dgl
+    >>> import torch as th
+    >>> u, v = th.tensor([0, 1, 2]), th.tensor([2, 3, 4])
+    >>> g = dgl.graph((u, v))
+    >>> g.ndata['x'] = th.randn(5, 3)   # 原始特征在CPU上
+    >>> g.device
+    device(type='cpu')
+    >>> cuda_g = g.to('cuda:0')         # 接受来自后端框架的任何设备对象
+    >>> cuda_g.device
+    device(type='cuda', index=0)
+    >>> cuda_g.ndata['x'].device        # 特征数据也拷贝到了GPU上
+    device(type='cuda', index=0)
+
+    >>> # 由GPU张量构造的图也在GPU上
+    >>> u, v = u.to('cuda:0'), v.to('cuda:0')
+    >>> g = dgl.graph((u, v))
+    >>> g.device
+    device(type='cuda', index=0)
+
+任何涉及GPU图的操作都是在GPU上运行的。因此，这要求所有张量参数都已经放在GPU上，其结果(图或张量)也将在GPU上。
+此外，GPU图只接受GPU上的特征数据。
+
+.. code::
+
+    >>> cuda_g.in_degrees()
+    tensor([0, 0, 1, 1, 1], device='cuda:0')
+    >>> cuda_g.in_edges([2, 3, 4])                          # 可以接受非张量类型的参数
+    (tensor([0, 1, 2], device='cuda:0'), tensor([2, 3, 4], device='cuda:0'))
+    >>> cuda_g.in_edges(th.tensor([2, 3, 4]).to('cuda:0'))  # 张量类型的参数必须在GPU上
+    (tensor([0, 1, 2], device='cuda:0'), tensor([2, 3, 4], device='cuda:0'))
+    >>> cuda_g.ndata['h'] = th.randn(5, 4)                  # ERROR! 特征也必须在GPU上！
+    DGLError: Cannot assign node feature "h" on device cpu to a graph on device
+    cuda:0. Call DGLGraph.to() to copy the graph to the same device.