optimizer (torch.optim.Optimizer): 优化器。 gpu_id (int): GPU ID。 save_every (int): 每隔多少个epoch保存一次检查点。 """ self.gpu_id = gpu_id self.model = model.to(gpu_id) # 将模型移动到指定GPU self.train_data = train_data self.optimizer = optimizer self.save_every = save_ever...
使用GPU上的UVA的传统DGL Dataloader,将数据集pin在系统内存中,表述为“Legacy DGL (pinned)”。 GraphBolt GPU后端,将数据集pin在系统内存中,表示为“dgl.graphbolt (pinned)”。 GraphBolt GPU后端,将数据集pin在系统内存中,用gb.GPUCachedFeature缓存5M的节点特征,表示为“dgl.graphbolt (pinned, 5M)”。 Gr...
GCMC:DGL的实现相比原作者实现在MovieLens-100K上有5倍加速,在MovieLens-1M上有22倍加速。DGL的内存优化支持在一块GPU上对MovieLens-10M进行训练(原实现需要从CPU动态加载数据),从而将原本需要24小时的训练时间缩短到了1个多小时。RGCN:使用全新的异构图接口重新实现了RGCN。新的实现大大减少了内存开销。原实现在...
实验在AWS p3.2xlarge instance上进行,该机器配备有NVIDIA V100 GPU (16GB 显存)。从表中可见,即将发布的DGL v0.3在性能上有显著提升,尤其在GAT模型上,训练速度提升了19倍,而这都是因为使用了消息融合技术。在小图上(比如Cora,CiteSeer和PubMed),训练的计算量和内存使用量几乎不随图的大小发生变化,和PyG相比,D...
首先,我们先来看一下2024年英伟达显卡的主要技术创新。2024年推出的英伟达显卡主要使用了Pascal架构,这是一种全新的GPU架构,被广泛应用于游戏和专业工作站领域。Pascal架构采用了16nm FinFET工艺,拥有更高的性能和更低的功耗,使得显卡在图形渲染和计算方面都有了显著的突破。
在GPU上使用DGLGraph 为什么要学习 DGL? 目前GNN 的主流开源实现框架有亚马逊的 DGL、Meta 的 PyG、阿里的 Graph-Learn、百度的 PGL 等等。 框架太多了,该学习哪个? 1、首选 DGL 框架,因为这个框架很具有前瞻性,message-passing 的实现很先进。 2、PyG 适合刚入门,上手很方便,对于想要长期学习 GNN 的同学们,还...
dgl gpu版本 gpuz directml DirectML是微软发布的一套基于DirectX12的机器学习底层推理API。本文对DirectML做了初步介绍,它的优点来源。和其他推理引擎WinML、ONNXRuntime、TensorRT也做了比较。 初识DirectML 1. DirectML是什么? DirectML是微软发布的一套基于DirectX12的机器学习底层推理API,具有与DirectX12接口相似的...
DGL 容器–由 DGL 和 PyTorch 的最新版本、它们的依赖项以及最新的性能优化组成,以立即使用 GPU 加速性能运行代码。 适用于 DGL 容器的SE(3)-Transformer– 基于 DGL、SE(3)-Transformer 和 PyTorch 的加速神经网络训练环境,适用于识别 3 维形状。例如,这对于分割 LIDAR 点云或在药物和药物发现研究中很有用。
RGCN:使用全新的异构图接口重新实现了RGCN。新的实现大大减少了内存开销。原实现在AM数据集上(边数>5M)由于内存开销太大,只能在CPU上计算,而DGL能使用GPU进行加速并获得了291倍的速度提升! HAN:提供了灵活的接口可以将一个异构图通过元路径(metapath)转变成同构图。
针对多GPU和分布式场景的节点嵌入(NodeEmbedding)模块的优化 新版的DGL使用NCCL来同步训练过程中的稀疏点嵌入(dgl.nn.NodeEmbedding)的梯度。用户指定nccl作为torch.distributed.init_process_group的后端选项时,这一功能会被自动启动。我们的试验显示,使用这一功能在ogbn-mag数据上训练RGCN会带来20%左右的提速。在g...