論文の概要: Graph Neural Network Training Systems: A Performance Comparison of Full-Graph and Mini-Batch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00552v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 21:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 06:25:48.239808
• Title: Graph Neural Network Training Systems: A Performance Comparison of Full-Graph and Mini-Batch
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークトレーニングシステム:フルグラフとミニバッチの性能比較
• Authors: Saurabh Bajaj, Hui Guan, Marco Serafini,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,近年,グラフ構造化データの表現を学習する能力から注目されている。 GNNのトレーニングには、ミニバッチトレーニングとフルグラフトレーニングの2つの一般的な方法がある。 本稿では,全グラフとミニバッチGNNトレーニングシステムの総合的な比較実験を行い,現場における技術状況のより明確な画像を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.29195812532801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have gained significant attention in recent years due to their ability to learn representations of graph structured data. Two common methods for training GNNs are mini-batch training and full-graph training. Since these two methods require different training pipelines and systems optimizations, two separate categories of GNN training systems emerged, each tailored for one method. Works that introduce systems belonging to a particular category predominantly compare them with other systems within the same category, offering limited or no comparison with systems from the other category. Some prior work also justifies its focus on one specific training method by arguing that it achieves higher accuracy than the alternative. The literature, however, has incomplete and contradictory evidence in this regard. In this paper, we provide a comprehensive empirical comparison of full-graph and mini-batch GNN training systems to get a clearer picture of the state of the art in the field. We find that the mini-batch training systems we consider consistently converge faster than the full-graph training ones across multiple datasets, GNN models, and system configurations, with speedups between 2.4x - 15.2x. We also find that both training techniques converge to similar accuracy values, so comparing systems across the two categories in terms of time-to-accuracy is a sound approach.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,近年,グラフ構造化データの表現を学習する能力から注目されている。 GNNのトレーニングには、ミニバッチトレーニングとフルグラフトレーニングの2つの一般的な方法がある。 これらの2つの手法は異なる訓練パイプラインとシステム最適化を必要とするため、GNN訓練システムの2つの異なるカテゴリが出現し、それぞれが1つの方法に適している。 特定のカテゴリに属するシステムを紹介する作品は、主に同じカテゴリに属する他のシステムと比較し、他のカテゴリに属するシステムと限定的または全く比較しない。 いくつかの先行研究は、ある特定のトレーニング方法に焦点をあてることも正当化している。 しかし、この文献には不完全かつ矛盾した証拠がある。 本稿では,全グラフとミニバッチGNNトレーニングシステムの総合的な比較実験を行い,現場における最先端技術のより明確な画像を得る。 ミニバッチトレーニングシステムは、複数のデータセット、GNNモデル、システム構成にまたがるフルグラフトレーニングシステムよりも一貫して収束し、2.4倍から15.2倍のスピードアップを実現している。 また、両方のトレーニング手法が類似の精度値に収束していることがわかり、時間から精度の点で2つのカテゴリのシステムを比較することは健全なアプローチである。

関連論文リスト

• GSplit: Scaling Graph Neural Network Training on Large Graphs via Split-Parallelism [6.3568605707961]
  ミニバッチトレーニングは、大きなグラフ上でグラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングするために一般的に使用される。 本稿では,スプリット・パララリズム(split parallelism)と呼ばれる,ハイブリッド並列型ミニバッチ・トレーニングパラダイムを提案する。 分割並列性はDGLやQuiver,P3$といった最先端のミニバッチトレーニングシステムよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T03:28:05Z)
• A Comprehensive Study on Large-Scale Graph Training: Benchmarking and Rethinking [124.21408098724551]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)の大規模グラフトレーニングは、非常に難しい問題である 本稿では,既存の問題に対処するため,EnGCNという新たなアンサンブルトレーニング手法を提案する。 提案手法は,大規模データセット上でのSOTA(State-of-the-art)の性能向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T03:43:05Z)
• Neural Graph Matching for Pre-training Graph Neural Networks [72.32801428070749]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造データのモデリングにおいて強力な能力を示している。 GMPTと呼ばれる新しいグラフマッチングベースのGNN事前学習フレームワークを提案する。 提案手法は,完全自己指導型プレトレーニングと粗粒型プレトレーニングに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T09:53:53Z)
• Accelerating Training and Inference of Graph Neural Networks with Fast Sampling and Pipelining [58.10436813430554]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)のミニバッチトレーニングには、多くの計算とデータ移動が必要である。 我々は,分散マルチGPU環境において,近傍サンプリングを用いたミニバッチトレーニングを行うことを支持する。 本稿では,これらのボトルネックを緩和する一連の改良点について述べる。 また,サンプリングによる推論を支援する実験分析を行い,試験精度が実質的に損なわれていないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-16T02:41:35Z)
• Scalable Consistency Training for Graph Neural Networks via Self-Ensemble Self-Distillation [13.815063206114713]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)の精度を向上させるための新しい一貫性トレーニング手法を提案する。 対象ノードに対して、異なる近傍展開を生成し、予測平均の知識をGNNに蒸留する。 提案手法は, 推定した近傍サンプルの予測値に近似し, 実質的には少数のサンプルしか必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T19:24:42Z)
• Scalable Graph Neural Network Training: The Case for Sampling [4.9201378771958675]
  グラフニューラルネットワーク(Graph Neural Networks、GNN)は、グラフ上で学習を行うディープニューラルネットワークアーキテクチャの新しい、ますます普及しているファミリです。 グラフデータの不規則性から、効率的にトレーニングすることは難しい。 文献には、全グラフとサンプルベースのトレーニングという2つの異なるアプローチが登場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-05T20:44:10Z)
• Jigsaw Clustering for Unsupervised Visual Representation Learning [68.09280490213399]
  本稿では,新しいjigsawクラスタリング・プレテキストタスクを提案する。 本手法は画像内情報と画像間情報の両方を利用する。 トレーニングバッチの半分しか使用されていない場合、コントラスト学習方法にも匹敵します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T08:09:26Z)
• Learning Neural Network Subspaces [74.44457651546728]
  近年の観測は,ニューラルネットワーク最適化の展望の理解を深めている。 1つのモデルのトレーニングと同じ計算コストで、高精度ニューラルネットワークの線、曲線、単純軸を学習します。 1つのモデルのトレーニングと同じ計算コストで、高精度ニューラルネットワークの線、曲線、単純軸を学習します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T23:26:58Z)
• Distributed Training of Graph Convolutional Networks using Subgraph Approximation [72.89940126490715]
  本稿では,グラフの複数の分割にまたがる失われる情報をサブグラフ近似スキームで緩和するトレーニング戦略を提案する。 サブグラフ近似アプローチは、分散トレーニングシステムが単一マシン精度で収束するのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-09T09:23:49Z)
• Accurate, Efficient and Scalable Training of Graph Neural Networks [9.569918335816963]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上にノード埋め込みを生成する強力なディープラーニングモデルである。 効率的でスケーラブルな方法でトレーニングを実行することは依然として困難です。 本稿では,最先端のミニバッチ手法と比較して,トレーニング負荷を桁違いに削減する新しい並列トレーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T22:06:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。