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DGL分布式GNN技术分享 1.背景 图是一种由节点 和边 组成的数据结构。在现代社会，图结构数据无处不在，如分子数据、社交网络等。图神经网络（GNN）作为分析这类数据的强有力工具，正受到越来越多的关注。随着数据规模的增长，传统的单机单卡GNN已无法满足需求。分布式图神经网络通过在多个设备上并行处理数据，显著提高了数据处理的效率。DGL（Deep Graph Library）采用数据并行策略，实现了分布式GNN的训练。 数据并行化分布式GNN训练流程： 数据划分：将数据分配到多个设备上，可采用随机分配或metis等图划分算法。 模型初始化：使用相同的随机种子，对模型进行初始化，保证模型的初始参数完全一致。 训练阶段： 数据采样：各设备独立采样训练节点。 模型训练：计算损失函数并反向传播得到各个设备上的梯度。 梯度同步：将不同设备产生
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