論文の概要: FIT-GNN: Faster Inference Time for GNNs Using Coarsening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15001v2
• Date: Fri, 24 Jan 2025 20:45:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:52:35.321414
• Title: FIT-GNN: Faster Inference Time for GNNs Using Coarsening
• Title（参考訳）: FIT-GNN: 粗化を用いたGNNの高速推論時間
• Authors: Shubhajit Roy, Hrriday Ruparel, Kishan Ved, Anirban Dasgupta,
• Abstract要約: 粗大化に基づく手法は、グラフをより小さなグラフに減らし、より高速な計算をもたらす。 従来の研究は、推論フェーズにおける計算コストに十分な対処を行っていなかった。 本稿では,GNNの学習と推論の両段階における計算負担を軽減することにより,GNNのスケーラビリティを向上させる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.323700980948722
• License:
• Abstract: Scalability of Graph Neural Networks (GNNs) remains a significant challenge, particularly when dealing with large-scale graphs. To tackle this, coarsening-based methods are used to reduce the graph into a smaller graph, resulting in faster computation. Nonetheless, prior research has not adequately addressed the computational costs during the inference phase. This paper presents a novel approach to improve the scalability of GNNs by reducing computational burden during both training and inference phases. We demonstrate two different methods (Extra-Nodes and Cluster-Nodes). Our study also proposes a unique application of the coarsening algorithm for graph-level tasks, including graph classification and graph regression, which have not yet been explored. We conduct extensive experiments on multiple benchmark datasets in the order of $100K$ nodes to evaluate the performance of our approach. The results demonstrate that our method achieves competitive performance in tasks involving classification and regression on nodes and graphs, compared to traditional GNNs, while having single-node inference times that are orders of magnitude faster. Furthermore, our approach significantly reduces memory consumption, allowing training and inference on low-resource devices where traditional methods struggle.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)のスケーラビリティは、特に大規模グラフを扱う場合、依然として大きな課題である。 これを解決するために、粗い手法を用いてグラフをより小さなグラフに減らし、より高速な計算を行う。 それにもかかわらず、事前の研究は推論フェーズにおける計算コストに十分対応していない。 本稿では,GNNの学習と推論の両段階における計算負担を軽減することにより,GNNのスケーラビリティを向上させる新しい手法を提案する。 二つの異なる方法(Extra-NodesとCluster-Nodes)を示します。 また,まだ検討されていないグラフ分類やグラフ回帰など,グラフレベルのタスクに対する粗大化アルゴリズムのユニークな適用法を提案する。 提案手法の有効性を評価するため,複数のベンチマークデータセットに対して100K$ノードの順序で広範な実験を行った。 その結果,従来のGNNと比較すると,ノードやグラフの分類や回帰を含むタスクにおいて,単一ノードの推論時間が桁違い高速でありながら,競合性能が向上することが示唆された。 さらに,本手法はメモリ消費を大幅に削減し,従来の手法が苦戦する低リソースデバイス上でのトレーニングと推論を可能にした。

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