Улучшение обучения графовых нейронных сетей с помощью DiskGNN: шаг к эффективному масштабному обучению.

 Optimizing Graph Neural Network Training with DiskGNN: A Leap Toward Efficient Large-Scale Learning

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. Традиционно GNN работают с данными, которые помещаются в основную память системы. Однако с увеличением 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, хранящимися 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 порциями. Например, хотя ранее предложенные решения, такие как Ginex и MariusGNN, были первооткрывающими, они имели 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. Путем предварительной обработки и организации графовых данных на основе ожидаемых шаблонов доступа DiskGNN уменьшает ненужные чтения с диска, значительно улучшая эффективность обучения.

Архитектура DiskGNN построена на многоуровневом подходе к хранению, который умело использует память GPU и CPU вместе 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 иллюстрируют эффективность DiskGNN. Система ускоряет процесс обучения GNN и поддерживает высокую точность модели. Например, в тестах с использованием графового набора данных Ogbn-papers100M DiskGNN соответствовал или превзошел лучшие показатели точности модели существующих систем, существенно сокращая среднее время эпохи и время доступа к диску. Конкретно, 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, характерное для систем на основе диска. Система эффективно избегает типичной ситуации, когда каждый шаг обучения требует множества мелких операций чтения, организуя характеристики узлов в непрерывные блоки на диске. Это уменьшает нагрузку на систему хранения и сокращает время ожидания данных, тем самым оптимизируя общий процесс обучения.

Заключение

DiskGNN, решающий двойные проблемы скорости доступа к данным и точности модели, устанавливает новый стандарт для обучения GNN на основе диска. Стратегическое управление данными и инновационная архитектура DiskGNN позволяют ему превзойти существующие решения, предлагая более быстрый и точный подход к обучению графовых нейронных сетей. Это делает его бесценным инструментом для исследователей и отраслей, работающих с обширными графовыми наборами данных, где производительность и точность имеют первостепенное значение.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…