提案手法では、CPUとGPUの性能差を考慮してワークロードを動的に割り当てることで、効率的なリソース利用を実現しています。異種アクセラレータ（例：FPGA）を活用することで、さらなる効果が期待されます。FPGAは柔軟性が高く、特定のタスクに特化した処理を高速に行うことができます。提案手法をFPGAに拡張することで、GNNの学習時間をさらに短縮することが可能です。特に、FPGAの並列処理能力を活かすことで、高速かつ効率的な学習が実現できるでしょう。