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可扩展且一致的图神经网络用于分布式基于网格的数据驱动建模
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究提出了一种基于领域分解的分布式训练方法，用于消息传递神经网络 (MPNN)，解决无线边缘网络的扩展问题。结合 Nyström 近似采样技术，开发了可扩展的图神经网络 DS-MPNN，支持 O(10^5) 节点。通过 Darcy 流数据集和二维翼型稳态 RANS 模拟验证，DS-MPNN 在准确性上与单 GPU 实现相当，并支持更多节点，优于基于节点的 GCN。
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关键要点
- 研究提出了一种基于领域分解的分布式训练方法，用于消息传递神经网络 (MPNN)。
- 目标是解决无线边缘网络的规模化问题，尤其是随着节点数量增加时的挑战。
- 结合 Nyström 近似采样技术，开发了可扩展的图神经网络 DS-MPNN，支持 O(10^5) 节点。
- 在 Darcy 流数据集和二维翼型稳态 RANS 模拟上验证了 DS-MPNN 的有效性。
- DS-MPNN 在准确性上与单 GPU 实现相当，但支持更多节点，优于基于节点的 GCN。
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