图神经网络中的合作小批处理

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过合作微批处理以及依赖性连续微批处理方法，我们在单节点多 GPU 系统上实现了高达 64% 的加速，同时减少了获取顶点嵌入的带宽消耗。

本文提出了一种基于 VIP 驱动的缓存策略，用于在分布式设置下使用节点采样的图神经网络的小批量训练与推断，显著减少通信量，保持本地训练效率和可扩展性。实验表明，使用 SALIENT++ 在 8 个单 GPU 机器上训练 3 层 GraphSAGE 模型的速度比使用 SALIENT 在 1 个单 GPU 机器上快 7.1 倍，在 8 个单 GPU 机器上比使用 DistDGL 快 12.7 倍。

VIP 分布式设置 图神经网络 神经网络 缓存策略 节点采样
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