NeutronStarLite：多GPU图神经网络训练框架

NeutronStarLite：多GPU图神经网络训练框架

NeutronStarLite A Distributed GNN system 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeutronStarLite

项目介绍

NeutronStarLite 是一款专注于图神经网络（Graph Neural Networks，简称 GNN）的多GPU训练框架。它基于 NeutronStar 项目开发，旨在扩展单GPU执行能力至多GPU平台，实现更高效的并行训练。NeutronStarLite 设计了 GNN 任务并行性和任务解耦的 GNN 训练机制，为研究者和开发者提供了一个强大的工具。

项目技术分析

NeutronStarLite 的技术架构基于以下核心组件：

1. OpenMP：支持多线程并行计算，提高CPU的使用效率。
2. C++11：使用现代C++特性，如lambda表达式，以实现更灵活的编程模式。
3. MPI（Message Passing Interface）：用于进程间通信，支持多GPU之间的数据同步。
4. CUDA：版本大于11.3，用于GPU上的图操作，加速计算过程。
5. libnuma：实现NUMA（Non-Uniform Memory Access）感知的内存分配，优化内存使用。
6. cub：GPU-based graph propagation库，用于图传播操作。
7. libtorch：版本大于1.13，支持GPU的神经网络计算。

NeutronStarLite 还提供了自动格式化的功能，支持 clang-format 工具。

项目及技术应用场景

NeutronStarLite 适用于以下场景：

1. 多GPU训练：通过在单个机器上部署多个GPU，提高训练速度和效率。
2. 大规模图数据处理：针对大规模图数据，如社交网络、推荐系统等，实现高效并行处理。
3. 科学研究与开发：为研究人员和开发者提供一个可扩展的平台，用于探索和实现新的GNN算法。

项目特点

NeutronStarLite 具有以下显著特点：

• 任务并行性：支持GNN任务在多个GPU上的并行执行，提高训练效率。
• 任务解耦：实现任务之间的解耦，使得每个GPU可以独立处理不同任务，减少通信开销。
• 易于部署：支持多种操作系统和硬件环境，便于用户快速部署和使用。
• 高效内存管理：通过NUMA感知的内存分配，优化内存使用，降低延迟。
• 灵活的配置：提供多种配置选项，用户可以根据自身需求调整参数，实现个性化训练。

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NeutronStarLite A Distributed GNN system 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeutronStarLite