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图形神经网络gpu训练与推理性能瓶颈的实证分析( Empirical Analysis of Performance Bottlenecks in Graph Neural Network Training and Inference with GPUs )
Z Wang Y Wang C Yuan R Gu Y Huang
图神经网络(GNN)在许多图分析任务中以其最先进的性能成为一个热门的研究领域。最近出现了各种各样的图神经网络库。它们为GNNs的开发提供了便利，但它们在大型数据集上的性能瓶颈还没有得到很好的研究。在本工作中，我们对GNN训练和推理中的性能瓶颈进行了实证分析。一个GNN层可以分解为两个部分：顶点计算部分和边缘计算部分。根据它们的计算复杂度，选取了四种具有代表性的GNN(GCN、GGNN、GAT、GaAN)进行评估。我们分解了它们的运行时间和内存使用情况，评估了超参数的影响，并评估了采样技术的效率。用PyTorch几何模型进行的实验评估表明，与边缘相关的计算是大多数GNN的性能瓶颈，支配着训练/推理时间和内存占用。采样技术是GNN在GPU上训练和推理的关键技术，但目前的实现在采样和数据传输方面仍存在大量的开销。
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