“`html
Оптимизация обучения графовых нейронных сетей с помощью DiskGNN: шаг к эффективному масштабному обучению
Графовые нейронные сети (GNN) играют ключевую роль в обработке данных из таких областей, как электронная коммерция и социальные сети, поскольку они управляют сложными структурами. Однако с ростом масштаба графовых данных многие сети теперь требуют методов для работы с наборами данных, превышающими лимиты памяти, что приводит к необходимости в решениях для работы с данными, хранящимися на диске.
Проблема
Существующие системы GNN, работающие с данными на диске, сталкиваются с проблемой балансировки эффективного доступа к данным и точности модели. Текущие системы сталкиваются с дилеммой: либо страдают от медленных операций ввода/вывода из-за маленьких, частых чтений с диска, либо жертвуют точностью, обрабатывая графовые данные в отдельных фрагментах. Например, хотя ранние решения, такие как Ginex и MariusGNN, являются новаторскими, они имеют существенные недостатки в скорости обучения или точности.
Решение
Фреймворк DiskGNN, разработанный исследователями из Southern University of Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University, Centre for Perceptual and Interactive Intelligence, AWS Shanghai AI Lab и New York University, представляет собой трансформационное решение, специально разработанное для оптимизации скорости и точности обучения GNN на больших наборах данных. Эта система использует инновационную технику оффлайн-выборки, которая подготавливает данные для быстрого доступа во время обучения. Предварительная обработка и организация графовых данных на основе ожидаемых шаблонов доступа позволяет DiskGNN сократить ненужные чтения с диска, значительно улучшая эффективность обучения.
Архитектура DiskGNN построена вокруг многоуровневого подхода к хранению, который умело использует память GPU и CPU в сочетании с дисковым хранилищем. Эта структура обеспечивает близкое расположение часто используемых данных к уровню вычислений, существенно ускоряя процесс обучения. Например, в бенчмарк-тестах DiskGNN продемонстрировал ускорение более чем в восемь раз по сравнению с базовыми системами, среднее время обучения эпох составило около 76 секунд по сравнению с 580 секунд для систем, таких как Ginex.
Оценки производительности дополнительно подтверждают эффективность DiskGNN. Система ускоряет процесс обучения GNN и поддерживает высокую точность модели. Например, в тестах на графовом наборе данных Ogbn-papers100M, DiskGNN соответствовал или превзошел лучшие показатели точности модели существующих систем, существенно сокращая среднее время эпохи и время доступа к диску. В частности, DiskGNN смог поддерживать точность около 65,9%, сокращая среднее время доступа к диску до всего 51,2 секунд по сравнению с 412 секундами в предыдущих системах.
Дизайн DiskGNN минимизирует типичное увеличение операций чтения, свойственное дисковым системам. Система эффективно избегает ситуации, когда каждый шаг обучения требует множества мелких операций чтения путем организации признаков узлов в непрерывные блоки на диске. Это снижает нагрузку на систему хранения и уменьшает время ожидания данных, оптимизируя общий процесс обучения.
Заключение
DiskGNN, решающий двойные проблемы скорости доступа к данным и точности модели, устанавливает новый стандарт для обучения GNN на диске. Стратегическое управление данными и инновационная архитектура позволяют DiskGNN превзойти существующие решения, предлагая более быстрый и точный подход к обучению графовых нейронных сетей. Это делает его ценным инструментом для исследователей и отраслей, работающих с обширными графовыми наборами данных, где производительность и точность имеют первостепенное значение.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 42k+ ML SubReddit.
Статья опубликована на портале MarkTechPost.
Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Optimizing Graph Neural Network Training with DiskGNN: A Leap Toward Efficient Large-Scale Learning.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
