論文の概要: Distributed Graph Neural Network Training: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00216v1
- Date: Tue, 1 Nov 2022 01:57:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 13:34:21.206740
- Title: Distributed Graph Neural Network Training: A Survey
- Title（参考訳）: 分散グラフニューラルネットワークトレーニング
- Authors: Yingxia Shao, Hongzheng Li, Xizhi Gu, Hongbo Yin, Yawen Li, Xupeng
Miao, Wentao Zhang, Bin Cui, Lei Chen
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ越しに学習するディープラーニングモデルの一種であり、多くの領域でうまく適用されている。
GNNの有効性にもかかわらず、GNNが大規模グラフに効率的にスケールすることは依然として困難である。
治療法として、分散コンピューティングは大規模GNNをトレーニングするための有望なソリューションとなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.254963582297975
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph neural networks (GNNs) are a type of deep learning models that learning
over graphs, and have been successfully applied in many domains. Despite the
effectiveness of GNNs, it is still challenging for GNNs to efficiently scale to
large graphs. As a remedy, distributed computing becomes a promising solution
of training large-scale GNNs, since it is able to provide abundant computing
resources. However, the dependency of graph structure increases the difficulty
of achieving high-efficiency distributed GNN training, which suffers from the
massive communication and workload imbalance. In recent years, many efforts
have been made on distributed GNN training, and an array of training algorithms
and systems have been proposed. Yet, there is a lack of systematic review on
the optimization techniques from graph processing to distributed execution. In
this survey, we analyze three major challenges in distributed GNN training that
are massive feature communication, the loss of model accuracy and workload
imbalance. Then we introduce a new taxonomy for the optimization techniques in
distributed GNN training that address the above challenges. The new taxonomy
classifies existing techniques into four categories that are GNN data
partition, GNN batch generation, GNN execution model, and GNN communication
protocol.We carefully discuss the techniques in each category. In the end, we
summarize existing distributed GNN systems for multi-GPUs, GPU-clusters and
CPU-clusters, respectively, and give a discussion about the future direction on
scalable GNNs.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ越しに学習するディープラーニングモデルの一種であり、多くの領域でうまく適用されている。
GNNの有効性にもかかわらず、GNNが大規模グラフに効率的にスケールすることは依然として困難である。
治療法として、分散コンピューティングは、豊富なコンピューティングリソースを提供できるため、大規模GNNをトレーニングするための有望なソリューションとなる。
しかし,グラフ構造の依存性は,大規模通信と作業負荷の不均衡に苦しむ高効率分散GNNトレーニングの達成の難しさを増す。
近年,分散GNN訓練への取り組みが盛んに行われており,一連の学習アルゴリズムやシステムも提案されている。
しかし、グラフ処理から分散実行まで、最適化技術に関する体系的なレビューが欠けている。
本稿では,大規模機能通信,モデルの精度の喪失,ワークロードの不均衡といった,分散GNNトレーニングにおける3つの大きな課題を分析する。
次に,これらの課題に対処する分散GNNトレーニングにおける最適化手法の新しい分類法を提案する。
新しい分類法は,GNNデータ分割,GNNバッチ生成,GNN実行モデル,GNN通信プロトコルの4つのカテゴリに分類される。
最後に,マルチGPU,GPUクラスタ,CPUクラスタ用の既存の分散GNNシステムをまとめた上で,スケーラブルGNNの今後の方向性について論じる。
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