以下内容仅供参考。。。
可额外阅读的两篇综述文章：

1. https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/128738944
2. https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/129186249

Worker与Leader

Worker节点是否有GNN模型

​　　是的，Worker节点在分布式GNN中也拥有GNN模型。在分布式GNN中，数据和模型都被分配到不同的Worker节点上，每个节点都拥有完整的GNN模型，并在本地处理数据的一部分。Worker节点会通过和Leader节点的通信来获取全局模型和参数更新，以便每个节点都能够更新其本地模型。这样做可以大大减少数据传输的开销，同时使得模型更新的速度更快。​

worker之间为什么需要聚合操作？

​　　在分布式 GNN 中，每个 worker 节点只拥有一部分的节点和边，因此需要在所有的 worker 节点之间共享信息和参数，以获得更全局的信息来进行训练和推断。

　　为了达到这个目的，每个 worker 节点需要在局部更新之后将它们的参数和信息发送到其他 worker 节点，其他 worker 节点也需要将它们的参数和信息发送给当前节点。这种交换和聚合的操作被称为“聚合操作”。

　　在聚合操作中，不同的 worker 节点将各自的信息发送给 leader 节点，leader 节点将它们的信息聚合在一起并计算平均值或其他统计信息，然后将聚合后的信息发送回每个 worker 节点。这样，所有 worker 节点就可以共享信息和参数，并且每个节点都可以从全局信息中受益，而不仅仅是从局部信息中学习。

leader节点整合不同worker节点计算的结果后，向worker节点广播的是什么内容

　　当leader节点整合不同worker节点计算的结果后，它向worker节点广播的是新的模型参数。在分布式GNN中，每个worker节点会计算部分训练数据的梯度并上传给leader节点。Leader节点会根据接收到的不同worker节点的梯度进行参数的更新，然后将新的模型参数广播给所有worker节点。这样，所有worker节点都能够使用新的模型参数进行下一轮训练。广播的模型参数通常是以消息的形式发送到每个worker节点。

worker在聚合时已经同步了梯度，为什么leader还需要广播新的模型参数

　　在分布式训练中，由于网络传输和计算等因素的影响，不同的worker节点可能会得到不完全一致的模型参数。因此，当leader节点收集到各个worker节点的梯度后，需要对这些梯度进行平均或其他聚合操作，以得到更为准确的模型参数。这些新的模型参数需要广播回各个worker节点，使得它们在下一轮迭代中使用相同的参数进行计算。

　　另外，为了提高训练效率，在分布式训练中通常会使用异步更新的方式进行参数更新。在这种情况下，leader节点计算出的新模型参数可能已经超过了某些worker节点当前所使用的参数，因此需要将这些新的参数广播回各个worker节点，以确保它们在下一轮迭代中使用最新的参数进行计算。

“在所有的 worker 节点之间共享信息和参数”，这里的“信息和参数”指的是什么

　　这里的“信息和参数”指的是模型参数和节点之间的信息（如梯度信息）等。在分布式GNN中，模型参数会在不同的worker节点之间共享和传递，以便每个节点都可以计算模型的更新。在执行过程中，不同节点之间还需要共享梯度信息，以便节点可以协同完成模型参数的更新。因此，在分布式GNN中，节点之间需要共享模型参数和梯度信息等数据。

worker获得其他worker的信息后，如何使用这些信息

　　当worker节点获得其他worker节点的信息后，它们会使用这些信息来更新自己的参数。具体来说，worker节点会将接收到的信息与自己的参数进行聚合操作，以得到一个新的参数估计。这个新的参数估计会被用于下一轮迭代的模型训练过程中。在分布式GNN中，聚合操作通常使用平均或加权平均的方式进行，以保证每个worker节点对模型的更新有相同的贡献。

worker会收到多少次其他worker发送的消息

　　这个取决于具体的算法和实现细节，无法一概而论。在分布式 GNN 中，例如在进行消息传递算法（如 GAT、GCN 等）时，每个 worker 节点需要向其邻居节点发送消息，然后再接收邻居节点的消息并进行聚合。在这种情况下，worker 节点会收到多次其他 worker 节点发送的消息。但是在其他类型的分布式 GNN 算法中，消息的发送和接收次数可能会有所不同。

worker是否会收到所有其他worker的消息

　　根据上下文推断，这里的“所有其他worker的消息”指的是所有其他 worker 发送过来的消息。在分布式 GNN 中，所有 worker 节点都要相互通信来共享参数和信息，因此一个 worker 节点可能会收到来自多个其他 worker 节点的消息。不过具体收到多少个消息取决于具体的算法实现和网络拓扑结构。

如何确定某一个worker会收到哪些其他worker的消息

　　在分布式GNN中，决定一个worker会收到哪些其他worker的消息主要取决于两个因素：

• 分配策略：根据不同的分配策略，leader会将不同的任务分配给不同的worker，而这些任务的执行会需要不同的worker之间交换信息和参数。例如，在基于图划分的策略下，将节点分配给不同的worker时，需要考虑节点在图中的位置，使得同一子图的节点能够被分配给同一个worker，从而最小化跨worker之间的通信量。
• 节点邻居：在基于图的模型中，每个节点都有一组邻居节点，因此在执行GNN时，需要考虑节点邻居之间的交互，而这些邻居节点可能被分配给不同的worker。因此，每个worker需要接收来自其邻居节点所在的worker发送的消息，并向邻居节点所在的worker发送本地计算得到的结果。这样，通过多轮的消息传递，每个节点都可以聚合来自所有邻居节点的信息，从而更新本地模型。

worker是否会收到非邻居节点的worker的消息

　　在常见的分布式 GNN 算法中，worker 一般只与其邻居节点的 worker 进行信息和参数的交换。因此，如果算法实现正确，worker 不会收到非邻居节点的 worker 的消息。当然，在某些特定场景下，也可能会有 worker 之间进行全局信息交换的算法。但是，在这种情况下，由于需要大量的通信开销，不建议在大规模分布式系统中使用。

Vertex-centric Workload Partition

详解Vertex-centric Workload Partition的流程步骤

　　Vertex-centric Workload Partition（VWP）是一种分布式图神经网络训练的策略，下面是其主要的流程步骤：

1. 数据划分 ：将大规模的图数据划分成小的子图，每个子图由多个节点和边组成，每个节点和边包含一个特征向量。
2. 节点划分 ：将每个子图中的节点按照一定规则划分到不同的 worker 节点上。通常采用的划分方式是 1D、1.5D、2D、3D。
3. 模型初始化 ：所有的 worker 节点在本地初始化一个相同的模型。
4. 超级步（Superstep）迭代 ：每个超级步包含一系列的局部迭代（Local Iteration），每个 worker 节点针对本地划分的节点集合执行一次局部迭代。每个超级步中的局部迭代次数通常是固定的。
5. 前向传播计算 ：在每个 worker 节点的局部迭代中，首先进行前向传播计算，即将每个节点的特征向量作为输入，计算得到输出向量。
6. 聚合操作 ：每个 worker 节点在执行完局部迭代后，将计算得到的输出向量发送到其他 worker 节点，然后接收其他 worker 节点发送过来的输出向量，并进行聚合操作，得到最终的输出向量。不同的聚合操作方式包括平均聚合、最大聚合等。
7. 反向传播计算 ：在聚合操作后，每个 worker 节点根据聚合结果计算梯度，并将计算得到的梯度进行同步(由leader完成梯度同步)。
8. 参数更新 ：根据同步后的梯度，每个 worker 节点在本地更新模型参数。
9. 超级步结束 ：当所有的 worker 节点都完成了当前超级步中的局部迭代后，超级步结束，进入下一轮迭代。
10. 模型输出 ：训练完成后，将最终的模型输出到本地或分布式存储系统中。

　　以上是 Vertex-centric Workload Partition 的主要流程步骤。该策略通过将节点划分到不同的 worker 节点上，利用局部迭代和聚合操作等方式实现了分布式图神经网络的训练。

leader的任务是什么

　　在Vertex-centric Workload Partition中，leader的任务是协调整个分布式系统的训练过程，包括：

1. 确定分区方案 ：leader需要根据图结构和计算负载情况，将顶点划分到不同的worker节点上，以实现负载均衡和数据切分。
2. 分配计算任务 ：leader需要将计算任务分配给各个worker节点，以确保每个节点负责的计算任务相对均衡。
3. 聚合梯度 ：每个worker节点在完成本地计算后，需要将计算得到的梯度信息发送给leader，由leader负责梯度聚合和模型参数更新，以确保模型收敛。
4. 通信协调 ：leader需要在各个worker节点之间协调通信，确保数据的正确传输和计算的正确执行。
5. 管理系统状态 ：leader需要记录和管理分布式系统的状态，例如每个worker节点的计算状态和梯度信息，以及系统的吞吐量和延迟等指标。

　　总之，leader的任务是协调整个分布式系统的训练过程，确保每个节点的计算任务和通信任务都能够协调有序地执行，并最终完成模型的训练。

Vertex-centric Workload Partition中的1D、1.5D、2D、3D是什么

　　Vertex-centric Workload Partition是一种将图划分为不同的分区，然后将分区分配给不同的处理器或计算机节点来并行处理的技术。这种技术有四种常见的分区方式：1D、1.5D、2D和3D。

• 1D分区方式：将节点按照它们在图中出现的顺序依次划分到不同的分区中。这种分区方式比较简单，但是可能会导致分区不均衡，因为有些分区中包含的节点可能比其他分区中的节点多。
• 1.5D分区方式：是1D和2D分区方式的混合，它将节点分为一些大小相等的组，然后将每个组分配给一个分区。这种方法既保证了负载均衡，又降低了通信开销。
• 2D分区方式：将节点划分到一个二维网格中。这种分区方式适用于具有二维结构的图，例如网格图。它通常需要更多的通信开销，因为每个节点需要与其相邻的节点交换信息。
• 3D分区方式：将节点划分到一个三维立方体中。这种分区方式适用于具有三维结构的图，例如体数据。它通常需要更多的通信开销，因为每个节点需要与其相邻的节点交换信息。

详解Vertex-centric Workload Partition中的1D分区的步骤

　　​Vertex-centric Workload Partition中的1D分区是将图的节点按照其ID进行划分，将相邻的节点分配到相邻的worker上。下面是1D分区的具体步骤：

1. 获取图中所有节点的ID。
2. 将节点按照其ID进行排序。
3. 根据总的worker数量，计算每个worker需要处理的节点数量，即将所有节点数量除以worker数量并向下取整。
4. 依次将前面计算出的每个worker需要处理的节点数量分配给每个worker，并确定每个worker需要处理哪些节点。例如，第1个worker需要处理节点ID从0到4999的节点，第2个worker需要处理节点ID从5000到9999的节点，以此类推。
5. 每个worker在处理时只需要关注自己被分配的节点，通过消息传递与邻居worker交换信息，处理与自己节点有关的计算，然后将结果更新到本地的模型参数中。
   　　​1D分区的优点是简单、易于实现，并且具有良好的负载均衡性，适用于节点数量比较少的情况。但当节点数量较大时，节点的ID排序会成为瓶颈，因此更适合使用分布式哈希分区或2D/3D分区等更高效的划分方式。

详解Vertex-centric Workload Partition中的2D分区的步骤

　　Vertex-centric Workload Partition中的2D分区是将节点划分到一个二维的网格中，分为横向和纵向两个方向。该分区方法的优点是可以更好地利用计算资源，并且能够处理具有不同级别的数据局部性的图。
　　下面是2D分区的步骤：

1. 确定网格的大小
   首先，需要确定网格的大小。假设我们要将节点划分为r行c列的网格，其中r和c是正整数，需要满足rc≥n，其中n是节点数。

2. 将节点映射到网格
   接下来，将节点映射到网格中的位置。假设节点v属于第i个区域，将其映射到网格中的位置(vr, vc)。这里vr和vc是v所属的区域在网格中的行和列索引，分别计算方法为：

   $$ vr = (i-1) % r + 1 vc = (i-1) / r + 1 $$

3. 确定边界节点
   接下来，需要确定每个区域的边界节点。对于第k行第l列的区域，其边界节点为(k, l)、(k+1, l)、(k-1, l)、(k, l+1)和(k, l-1)。
4. 划分边缘节点
   如果一个节点属于多个区域的边界，需要将其划分到其中一个区域中。通常可以使用一些启发式方法来选择将边缘节点划分到哪个区域中，以最小化通信量和计算量。
5. 通信和计算
   最后，每个区域在本地计算顶点和边的聚合函数，并通过通信协议与其相邻的区域交换消息以更新它们的聚合结果。在2D分区中，每个节点与其相邻的上下左右四个节点进行通信。

　　需要注意的是，2D分区的具体实现方法可能因图的特性和计算资源的不同而有所差异。

Vertex-centric Workload Partition有什么优点，适用于什么情况

　　Vertex-centric Workload Partition是一种图划分方法，将图中的节点按照某种规则划分到不同的计算节点（如CPU或GPU）上进行计算，从而提高计算效率。
　　它的优点主要包括：

• 易于实现：将图划分成均匀的数据块并将其分配给不同的计算节点进行处理，使实现变得相对简单。
• 低延迟：相对于edge-centric方法，每个计算节点只需与其相邻节点通信，从而减少通信量和延迟。
• 高效利用计算资源：每个计算节点只需处理其分配的节点，从而更好地利用计算资源。
  　　Vertex-centric Workload Partition适用于节点度数较低的图，因为在这种情况下，节点数量往往是稀疏的，即节点数量远小于边的数量，因此节点的分配和通信负担相对较轻。此外，它还适用于分布式图处理中需要进行迭代计算的算法，如PageRank和Label Propagation等。

Vertex-centric Workload Partition中，worker在什么时候进行梯度同步

　　在Vertex-centric Workload Partition中，梯度同步通常发生在每个超级步（superstep）之后。每个超级步之后，每个worker将本地计算的梯度发送给邻居worker，邻居worker使用接收到的梯度进行自己的计算。这个过程通常被称为“消息传递”（message passing）。在所有worker都完成本地计算和邻居之间的消息传递之后，才会开始下一个超级步。这个过程会不断重复，直到模型收敛为止。
　　超级步（superstep）是指在分布式计算中，所有参与计算的节点在同一时刻执行的一次计算迭代。在超级步中，节点接收来自其他节点的信息，执行本地计算，并将结果发送给其他节点，完成全局的计算任务。超级步通常是迭代式计算中的一个基本概念，例如在图计算中，每个超级步表示一次迭代，直到达到一定的收敛条件为止。超级步的长度可以由系统或用户自定义，它直接影响到分布式计算的性能和准确度。

Vertex-centric Workload Partition中，梯度同步和聚合操作 有什么区别

　　在Vertex-centric Workload Partition中，梯度同步和聚合操作是不同的概念。

• 梯度同步是指在计算图的每个超级步中，worker节点将本地计算得到的梯度信息发送给邻居节点，接收邻居节点发送过来的梯度信息，以保证各个worker节点计算的模型参数保持一致。这样做可以保证在整个计算图中，各个节点计算的模型参数是相同的。
• 聚合操作则是在整个计算图的最后一个超级步中进行的，主要是将所有worker节点计算得到的模型参数进行加权平均得到最终的模型参数。这个操作主要是为了保证模型的全局收敛性。

　　因此，梯度同步和聚合操作都是在保证模型参数一致性的基础上进行的，但是梯度同步是在计算过程中进行的，而聚合操作是在计算结束后进行的。

Preset-workload-based Execution

Preset-workload-based Execution的流程是什么

　　Preset-workload-based Execution（预设工作负载执行）是一种基于工作负载的图神经网络（GNN）执行策略。其执行流程如下：

1. 预处理阶段：在该阶段，系统首先收集和预处理数据集。该阶段的目的是确定整个GNN模型的工作负载。具体来说，该阶段会预处理图数据集，包括构建邻接矩阵、计算节点特征向量等。预处理阶段只需要执行一次。
2. 划分工作负载：在该阶段，系统将整个GNN模型的工作负载划分为多个子任务，以便于并行处理。划分的方式可以是固定的，也可以是动态的，取决于具体的实现方式。
3. 分配任务：在该阶段，系统将不同的子任务分配给不同的计算节点。这里的计算节点可以是单台机器上的不同线程或进程，也可以是不同的机器节点。在分配任务时，系统需要考虑节点的负载均衡，以确保每个节点处理的任务量相当。
4. 执行任务：在该阶段，每个节点根据分配到的任务，执行GNN模型的前向计算和反向传播。每个节点执行的任务都是预设的，因此不需要进行数据通信和同步。
5. 收集结果：在该阶段，系统收集所有节点计算的结果，并合并这些结果以得到最终的输出。具体来说，可以将所有节点的输出矩阵按行或列进行拼接，以得到最终的输出矩阵。
6. 更新模型：在该阶段，系统根据计算的结果更新模型参数。具体来说，可以使用梯度下降等优化算法更新模型参数，以最小化损失函数。

　　Preset-workload-based Execution的优点在于可以提前确定工作负载，从而优化计算资源的利用，避免不必要的数据通信和同步，提高GNN模型的计算效率。

Preset-workload-based Execution中，worker在什么时候进行梯度同步

　　在Preset-workload-based Execution中，梯度同步的时机与Dispatch-workload-based Execution有所不同。在Preset-workload-based Execution中，梯度同步是在整个训练过程中的固定时间点进行的，一般在一个epoch结束后进行。

　　具体地，假设训练过程需要进行N个epoch，每个epoch有M个batch，那么梯度同步就会在每个epoch结束后进行。在这个时刻，所有worker节点会将本地的梯度发送给leader节点，leader节点根据收到的梯度计算出模型参数的更新，并将更新后的模型参数广播给所有worker节点。这样，所有worker节点都会使用更新后的模型参数来继续下一个epoch的训练。

Preset-workload-based Execution中有leader吗

　　在Preset-workload-based Execution中，通常不存在显式的leader节点。每个worker节点都是独立的，运行自己的模型并计算自己的梯度。每次梯度计算后，worker节点将其梯度上传到参数服务器或中央节点，中央节点将所有worker节点上传的梯度进行聚合，然后将聚合后的梯度发送回每个worker节点。在这个过程中，中央节点充当了参数服务器的角色，但它并不需要担任领导者的角色。

Preset-workload-based Execution中的参数服务器或中央节点 和 Vertex-centric Workload Partition中leader 有什么区别

　　在Preset-workload-based Execution中，参数服务器或中央节点扮演的角色与Vertex-centric Workload Partition中的leader 相似但有所不同。

　　在Preset-workload-based Execution中，参数服务器或中央节点仅仅是用于协调和同步各个worker节点之间的计算，而不负责数据的分割和分发。具体来说，每个worker节点都有完整的模型，当worker完成了本地计算之后，会将梯度发送到参数服务器或中央节点进行全局梯度的聚合和更新。因此，参数服务器或中央节点不需要知道具体的数据和计算，只负责聚合梯度并更新全局模型。

　　而在Vertex-centric Workload Partition中，leader节点则需要负责整体的数据和计算的调度和分配，以保证所有worker节点可以平衡地参与到计算中。因此，leader节点需要了解具体的数据和计算，并根据数据和计算的特点进行合理的分割和分配。此外，leader节点还需要负责收集和聚合各个worker节点计算的结果，以得到最终的模型参数。

Preset-workload-based Execution中的worker之间是否需要进行数据通信和同步

　　在Preset-workload-based Execution中，worker之间需要进行数据通信和同步。具体来说，每个worker都会从参数服务器或中央节点中获取模型的当前参数，然后在本地进行计算和更新，最后将更新后的梯度发送给参数服务器或中央节点进行聚合操作。因此，每个worker都需要进行数据通信和同步，以确保模型的参数和梯度能够在各个节点之间正确地传递和更新。（实际跟预设工作负载的策略有关。如果需要引入邻居节点关系，可以通过修改预设的工作负载来实现。例如，可以在预设工作负载中指定数据集的划分方式，使得workers之间在处理数据时会存在邻居节点关系。另外，可以通过修改模型结构或训练策略，引入邻居节点关系，例如在模型中加入Graph Convolutional Networks（GCN）层或训练策略中引入局部信息聚合（LIA）等技术。）

梯度同步指的是什么，发生在什么阶段

　　梯度同步（gradient synchronization）指的是在分布式训练中，不同计算节点上的模型参数梯度需要相互同步以便最终得到全局模型的过程。在模型的反向传播过程中，每个计算节点会计算出本地的模型参数梯度，但由于计算节点之间的模型参数不同，所以需要将各个节点的梯度进行同步以得到全局的梯度，再根据全局梯度更新模型参数。这样可以使得不同计算节点上的模型参数最终趋于一致，从而提高训练的效率和准确性。
　　梯度同步一般发生在分布式训练中的反向传播阶段，也就是每个设备/节点在计算完本地梯度后需要将其发送给其它节点，接收并整合其它节点发送过来的梯度，最终计算得到全局梯度，并更新模型参数。这个过程中需要进行通信和同步操作，以保证各个节点的模型参数是一致的。

Individual-sample-based Execution

分布式mini-batch的individual-sample-based execution

　　Individual-sample-based execution of distributed minibatch training是一种分布式深度学习的训练方法，旨在将训练数据集分成多个部分，在不同的计算节点上并行处理，从而加速训练过程。

　　在传统的批量（batch）训练中，计算节点会在每个超级步（superstep）中处理整个批次的数据。然而，在individual-sample-based execution中，每个计算节点只会在每个超级步中处理单个样本，而不是整个批次。这意味着每个计算节点只需进行少量的计算，从而使得训练速度更快。此外，这种方法还可以在训练过程中降低内存需求，因为计算节点只需要存储单个样本的梯度信息，而不是整个批次的信息。

　　在individual-sample-based execution中，每个计算节点只处理属于自己的样本，并在每个超级步中将计算结果发送给参数服务器（PS）。PS在收到所有计算节点的结果后，将它们聚合成单个梯度，并将结果发送回各个计算节点。这样，每个计算节点就可以使用聚合后的梯度更新其本地模型。

　　总的来说，individual-sample-based execution是一种高效的分布式深度学习训练方法，它可以减少计算和内存需求，并加速训练过程。

采样生成的mini-batch 如何确保每个顶点都有相似数量的相邻顶点

　　在采样生成mini-batch时，为了确保每个顶点都有相似数量的相邻顶点，通常会采用一些采样策略。其中一种常见的策略是使用Metropolis-Hastings采样方法。该方法以当前节点为起点，通过一系列的随机游走来采样邻居节点，以保证采样到的邻居节点是与当前节点相似的。此外，还可以采用一些基于概率的采样方法，例如随机采样、无放回采样等。这些采样方法可以根据具体应用的需求进行选择。在采样的过程中，可以通过控制采样邻居节点的数量来确保每个顶点都有相似数量的相邻顶点。