論文の概要: Simplifying Distributed Neural Network Training on Massive Graphs: Randomized Partitions Improve Model Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09887v1
• Date: Wed, 17 May 2023 01:49:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 17:53:08.629179
• Title: Simplifying Distributed Neural Network Training on Massive Graphs: Randomized Partitions Improve Model Aggregation
• Title（参考訳）: 大規模グラフ上の分散ニューラルネットワークトレーニングの簡略化 - ランダム分割によるモデルアグリゲーションの改善
• Authors: Jiong Zhu, Aishwarya Reganti, Edward Huang, Charles Dickens, Nikhil Rao, Karthik Subbian, Danai Koutra
• Abstract要約: 本稿では、前述のコスト操作に依存しない分散GNNトレーニングのための簡易フレームワークを提案する。 具体的には,トレーニンググラフの局所的に利用可能な部分の局所モデルを非同期に学習する独立したトレーナーを編成する。 最大13億エッジのソーシャルおよびeコマースネットワークの実験において、提案したRandomTMAおよびSuperTMAアプローチは、最速のベースラインと比較して最先端のパフォーマンスと2.31倍のスピードアップを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.018715954992352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed training of GNNs enables learning on massive graphs (e.g., social and e-commerce networks) that exceed the storage and computational capacity of a single machine. To reach performance comparable to centralized training, distributed frameworks focus on maximally recovering cross-instance node dependencies with either communication across instances or periodic fallback to centralized training, which create overhead and limit the framework scalability. In this work, we present a simplified framework for distributed GNN training that does not rely on the aforementioned costly operations, and has improved scalability, convergence speed and performance over the state-of-the-art approaches. Specifically, our framework (1) assembles independent trainers, each of which asynchronously learns a local model on locally-available parts of the training graph, and (2) only conducts periodic (time-based) model aggregation to synchronize the local models. Backed by our theoretical analysis, instead of maximizing the recovery of cross-instance node dependencies -- which has been considered the key behind closing the performance gap between model aggregation and centralized training -- , our framework leverages randomized assignment of nodes or super-nodes (i.e., collections of original nodes) to partition the training graph such that it improves data uniformity and minimizes the discrepancy of gradient and loss function across instances. In our experiments on social and e-commerce networks with up to 1.3 billion edges, our proposed RandomTMA and SuperTMA approaches -- despite using less training data -- achieve state-of-the-art performance and 2.31x speedup compared to the fastest baseline, and show better robustness to trainer failures.
• Abstract（参考訳）: GNNの分散トレーニングは、単一のマシンのストレージと計算能力を超える巨大なグラフ(例えば、ソーシャルおよびeコマースネットワーク)の学習を可能にする。 集中型トレーニングに匹敵するパフォーマンスを達成するために、分散フレームワークは、インスタンス間の通信や集中型トレーニングへの定期的なフォールバックによる、クロスインスタンスのノード依存性の最大回復にフォーカスしている。 本研究では,従来のコスト処理に頼らず,スケーラビリティ,収束速度,性能を改良した分散GNNトレーニングフレームワークを提案する。 具体的には,(1)訓練グラフの局所的な部分の局所的なモデルを非同期に学習する独立したトレーナーを組み立て,(2)局所的なモデルを同期するために周期的な(時間に基づく)モデルアグリゲーションのみを実行する。 私たちのフレームワークは、モデルアグリゲーションと集中型トレーニングの間のパフォーマンスギャップを埋める鍵と考えられてきたクロスインスタンスノード依存性の回復を最大化する代わりに、ノードやスーパーノード(すなわち元のノードのコレクション)のランダムな割り当てを活用して、トレーニンググラフを分割することで、データの均一性を改善し、インスタンス間の勾配と損失関数の差を最小限にする。 最大13億エッジのソーシャルおよびeコマースネットワークに関する実験では、トレーニングデータが少ないにもかかわらず、RandomTMAとSuperTMAのアプローチが最先端のパフォーマンスと2.31倍のスピードアップを達成した。

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