近日，西安电子科技大学广州研究院盛凯教授团队的论文"cherry: breaking the gpu memory wall for large-scale gnn training via micro-batching"被高性能计算领域的国际顶级会议——2025年国际超级计算会议（2025 acm international conference on supercomputing, acm ics 2025）录用。论文的第一作者是团队教师何鑫指导的2021级本科生汪焱，通讯作者为何鑫。
该研究针对大规模图神经网络（Graph Neural Network, GNN）训练中遇到的GPU内存墙问题，提出了一种新颖且高效的微批量训练方法Cherry。Cherry的核心在于通过消息传递流图辅助的分区技术和基于微批的数据加载机制相结合，有效减少微批量分区中的冗余和负载不平衡，并降低数据准备相关的训练开销。实验结果显示，Cherry能够支持超出设备内存容量的大规模GNN训练，并且在减少内存消耗和提高训练效率方面，显著优于现有方法。这一研究成果将有助于大幅降低大规模GNN训练的硬件部署成本。
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Cherry的设计框架
国际超级计算会议（ICS）是由国际计算机学会（ACM）主办的高性能计算领域的顶级学术会议。会议主题涵盖高性能计算系统的研究与应用，聚焦于超大规模和异构高性能计算机架构、高性能计算、大数据和人工智能等领域的软件，以及新型的超级计算应用。2025年ICS会议将于6月8日至11日在美国犹他州盐湖城举行。该论文的合作单位还包括中国科学院计算技术研究所、湖南大学和纽约州立大学宾汉姆顿分校。
此次论文的录用标志着学校在该领域的研究得到了国际同行的进一步关注和认可。
