BriefGPT - AI 论文速递
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基于分布式矩阵采样的图神经网络训练
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了两种方法来减少分布式图神经网络训练中的通信，包括基于矩阵的批量采样和全互连交换复制特征数据。这些方法可以提高训练效率。
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关键要点
- 该论文提出了两种方法来减少分布式图神经网络训练中的通信。
- 第一种方法是基于矩阵的批量采样，用于将采样表示为稀疏矩阵乘法（SpGEMM），并一次采样多个小批量。
- 第二种方法是使用全互连交换来合理复制特征数据，优于当前的特征提取步骤。
- 这些方法可以提高训练效率。
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