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通过切分输入特征加速深度学习：以图神经网络为例的研究
内容提要
本文介绍了多种图卷积神经网络（GCN）训练方案，如FastGCN、Efficient Graph Convolution和PipeGCN，旨在提高大型图的训练效率和准确性。研究表明，通过优化数据分区、批量生成和通信协议，可以显著提升分布式GCN的性能，减少内存使用，加速训练过程。
关键要点
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FastGCN是一种基于Monte Carlo方法的图卷积神经网络批量训练方案，显著提高了大型、密集图的训练效率和推理准确性。
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Efficient Graph Convolution（EGC）使用空间可变自适应滤波器，优于非等向性模型，降低了内存消耗和延迟。
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PipeGCN通过减少节点特征和特征梯度的通信开销，提高了训练吞吐量，同时保持了与全图培训方法相同的精度。
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BNS-GCN采用随机边界节点采样，显著提高了分布式GCN训练的吞吐量，并减少了内存使用。
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利用张量列车分解方法，降低了图神经网络的模型大小，并在多GPU系统上实现了更好的准确性和加速。
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BatchGNN通过绑定多个子图采样和特征提取，减少冗余特征提取，提高了训练效率，并在千兆字节级别的图形上表现优异。
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CoFree-GNN实现无通信训练，利用顶点切分分区和修正的DropEdge技术，显著加速训练过程。
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图分区被证明是分布式图神经网络训练的关键预处理步骤，能够减少训练时间和内存占用。
延伸问答
FastGCN的主要优势是什么？
FastGCN通过基于Monte Carlo方法的批量训练方案，显著提高了大型、密集图的训练效率和推理准确性。
什么是Efficient Graph Convolution（EGC）？
EGC是一种等向性图神经网络，使用空间可变自适应滤波器，降低内存消耗和延迟，同时提高模型精度。
PipeGCN如何提高训练吞吐量？
PipeGCN通过减少节点特征和特征梯度的通信开销，提高了训练吞吐量，同时保持与全图培训方法相同的精度。
BNS-GCN的创新点是什么？
BNS-GCN采用随机边界节点采样，显著提高了分布式GCN训练的吞吐量，并减少了内存使用。
BatchGNN如何优化图神经网络的训练？
BatchGNN通过绑定多个子图采样和特征提取，减少冗余特征提取，提高了训练效率。
CoFree-GNN的训练速度提升有多大？
CoFree-GNN相比现有最先进的GNN训练方法，训练过程速度最多提高10倍。
