論文の概要: RETEXO: Scalable Neural Network Training over Distributed Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13053v1
• Date: Sat, 25 Feb 2023 10:42:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 19:16:50.790834
• Title: RETEXO: Scalable Neural Network Training over Distributed Graphs
• Title（参考訳）: RETEXO: 分散グラフによるスケーラブルニューラルネットワークトレーニング
• Authors: Aashish Kolluri, Sarthak Choudhary, Bryan Hooi, Prateek Saxena
• Abstract要約: グラフネットワークは、グラフデータの学習において有望なアプローチを提供する。 既存のGNNは、完全に分散したセットアップでトレーニングするために設計されていない。 通信効率を向上する既存のGNNにおける新しい変換であるGNNXOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.37072493306252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks offer a promising approach to supervised learning over graph data. Graph data, especially when it is privacy-sensitive or too large to train on centrally, is often stored partitioned across disparate processing units (clients) which want to minimize the communication costs during collaborative training. The fully-distributed setup takes such partitioning to its extreme, wherein features of only a single node and its adjacent edges are kept locally with one client processor. Existing GNNs are not architected for training in such setups and incur prohibitive costs therein. We propose RETEXO, a novel transformation of existing GNNs that improves the communication efficiency during training in the fully-distributed setup. We experimentally confirm that RETEXO offers up to 6 orders of magnitude better communication efficiency even when training shallow GNNs, with a minimal trade-off in accuracy for supervised node classification tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、グラフデータよりも教師付き学習に有望なアプローチを提供する。 グラフデータは、特にプライバシーに敏感な場合や、中央でトレーニングするには大きすぎる場合、コラボレーティブトレーニング中の通信コストを最小限にしたい異なる処理ユニット(クライアント)間で分割されることが多い。 完全な分散設定は、そのような分割を極端に必要とし、1つのノードとその隣接エッジの機能のみが1つのクライアントプロセッサでローカルに保持される。 既存のGNNはそのようなセットアップでトレーニングするために設計されていない。 そこで,本研究では,学習中のコミュニケーション効率を向上させる既存gnnの新しいトランスフォーメーションであるretexoを提案する。 我々は,RETEXOが浅いGNNを訓練しても最大6桁の通信効率を向上し,ノード分類タスクの精度が最小限に抑えられたことを実験的に確認した。

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