该论文介绍 DistGNN，它使用共享内存实现 CPU 集群上的完全批量训练，减小了通过最小顶点切割图分区算法通信的要求，使用一系列延迟更新算法避免了通信，并在 Reddit、OGB-Products、OGB-Papers 和 Proteins 等常见 GNN 基准数据集上获得了 3.7 倍到 97 倍的加速。

Apr, 2021

本文介绍了 DistDGL 系统，作为基于 Deep Graph Library（DGL）进行开发的图神经网络（GNN）的分布式训练系统，具有高效、可扩展性等优点。该系统采用了高质量且轻量级的最小割图划分算法，并支持非本地节点组成的自我网络进行小批量训练。经过优化后，该系统可以在线性速度下训练高质量的模型，并且在 16 台机器上只需 13 秒完成 100 万节点和 30 亿边数的图的训练。

Oct, 2020

CATGNN 是一个成本效益高且可扩展的分布式 GNN 训练系统，专注于在有限计算资源下扩展 GNN 训练到十亿规模或更大规模的图，并提出了一种名为 SPRING 的新型流式分区算法来进行分布式 GNN 训练。在 16 个开放数据集上验证了 CATGNN 与 SPRING 的正确性和有效性，尤其是证明了 CATGNN 能够处理最大的公开可用数据集，并在平均复制因子上显著优于最先进的分区算法 50%。

Apr, 2024

本文介绍了一种在大规模动态图上训练分布式算法的方法，采用图差分策略和数据分布技术极大地降低了传输和运行时间，并在使用 128 个 GPU 的系统上取得了高达 30 倍的加速。

Sep, 2021

这篇综述论文分析了分布式图神经网络训练的三个挑战以及通过四类优化技术解决这些挑战的方法：GNN 数据分区、GNN 批量生成、GNN 执行模式和 GNN 通信协议。最后，本文总结了现有的多 GPU、GPU 集群和 CPU 集群的分布式 GNN 系统，并就可伸缩 GNNs 的未来方向进行了讨论。

Nov, 2022

GraNNDis 是一个高效的分布式 GNN 训练框架，通过共享预加载、扩展感知采样和合作批处理三种技术，解决了大图和深层训练中的通信和内存问题，实现了超越现有分布式 GNN 训练框架的速度提升。

Nov, 2023

我们提出了一种高度并行的算法，用于效放缩大处理器计数的图卷积网络的训练。我们利用图的顶点划分，在处理器之间使用非阻塞点对点通信操作以获得更好的可伸缩性。我们基于超图划分模型提出一种稀疏矩阵划分方案，展示了所提出算法在真实世界的图数据集上比替代解决方案实现了相当快的加速（包括在亿级图上的表现）。

Dec, 2022

本文提出的图并行算法可在多个 GPU 上分布输入图，从而实现训练数十亿个参数的大型 GNN， 该方法在大规模开放铂族催化剂的数据集上取得了新的最先进结果。

Mar, 2022

本文提出了并行化技术，为图采样 GCN 提供卓越的可扩展性性能，在不妥协准确性的情况下，在非常大的图上实现了优秀的性能。具体地，我们保证了 GCN 的高效训练，并在计算和通信方面节约了数量级的开销，同时，我们的并行图嵌入在可扩展性、效率和准确性方面优于现有的方法。

Oct, 2018

通过合作微批处理以及依赖性连续微批处理方法，我们在单节点多 GPU 系统上实现了高达 64% 的加速，同时减少了获取顶点嵌入的带宽消耗。

Oct, 2023