本文介绍了多种高效的图神经网络（GNN）训练方法，如DiskGNN、SmartSAGE和PyGim，旨在解决大规模GNN训练中的存储和内存限制问题。这些方法通过优化数据访问和减少通信，提高了训练速度和效率，显著提升了模型性能。实验结果表明，这些新框架在多个基准数据集上实现了显著加速，为未来GNN系统设计提供了有价值的建议。