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CDFGNN：一种基于缓存的分布式全批量图神经网络训练的系统设计与通信减少
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多个分布式图神经网络（GNN）训练框架，如DistGNN、BatchGNN、CoFree-GNN和CATGNN，强调它们在通信效率和训练速度上的显著提升。这些框架通过优化数据分区、批量生成和通信协议，实现了在大规模图上的高效训练，速度提升可达10倍以上，并有效解决了大图训练中的通信和内存问题。
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关键要点
- DistGNN 使用共享内存在 CPU 集群上实现完全批量训练，通信要求减少，训练速度提升 3.7 倍到 97 倍。
- BatchGNN 通过绑定多个子图采样和特征提取，减少冗余特征提取，训练速度相较于 DistDGL 提升 3 倍，能够扩展到千兆字节级别的图形。
- CoFree-GNN 通过无通信训练显著加速训练过程，训练速度最多提高 10 倍。
- CATGNN 提出了一种名为 SPRING 的新型流式分区算法，能够处理十亿规模或更大规模的图，平均复制因子上优于最先进的分区算法 50%。
- GraNNDis 通过共享预加载、扩展感知采样和合作批处理技术，解决大图和深层训练中的通信和内存问题，速度提升显著。
- PipeGCN 提供了一种有效的方案，显著提高训练吞吐量（1.7 倍〜28.5 倍），同时保持与现有全图培训方法相同的精度。
- FedGCN 使用联合学习算法进行分布式图模型训练，具有快速收敛和较小的通信成本。
- 提出了一种高度并行的算法，利用图的顶点划分和非阻塞点对点通信操作，展示了在真实世界图数据集上的加速效果。
- 引入了一种变化的压缩方案，减少通信量而不降低学习模型的准确性，性能优于完全通信情况下的压缩比。
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延伸问答
DistGNN的主要优势是什么？
DistGNN通过共享内存实现完全批量训练，通信要求减少，训练速度提升可达3.7倍到97倍。
BatchGNN如何提高图神经网络的训练效率？
BatchGNN通过绑定多个子图采样和特征提取，减少冗余特征提取，训练速度比DistDGL提升3倍。
CoFree-GNN的训练速度提升有多大？
CoFree-GNN通过无通信训练，训练速度最多提高10倍。
CATGNN的SPRING算法有什么优势？
SPRING算法能够处理十亿规模或更大规模的图，平均复制因子上优于最先进的分区算法50%。
GraNNDis是如何解决大图训练中的问题的？
GraNNDis通过共享预加载、扩展感知采样和合作批处理技术，解决了通信和内存问题，实现了显著的速度提升。
FedGCN的通信成本如何？
FedGCN在大型图上进行训练时，具有较小的通信成本，只需在一个预训练步骤中与中央服务器通信。
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