大规模图形神经网络 (GNN) 训练带来了艰巨的挑战，特别是在图形数据的规模和复杂性方面。这些挑战不仅涉及神经网络的正向和反向计算的典型问题，还包括带宽密集型图形特征收集和采样以及单个 GPU 容量限制等问题。 在上一篇文章中，WholeGraph 被作为 RAPIDS cuGraph 库中的一项突破性功能，旨在优化大规模 GNN 训练的内存存储和检索。 在我的简介文章奠定的基础上，本文将更深入地探讨 WholeGraph 的性能评估。我的重点还扩展到它作为存储库和 GNN 任务促进器的作用。借助 NVIDIA NVLink 技术的强大功能，我将探讨 WholeGraph 如何应对 GPU 间通信带宽的挑战，有效打破通信瓶颈并简化数据存储。 通过检查其性能和实际应用，我的目标是展示 WholeGraph 在克服大规模 GNN 训练中固有障碍方面的有效性。
这是一个从 https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/optimizing-memory-and-retrieval-for-graph-neural-networks-with-wholegraph-part-2/ 下的原始话题分离的讨论话题