Berlin flow

柏林流（Berlin flow）是一种用于处理大规模图神经网络训练的技术。它通过将计算任务划分为多个小批次，并在每个批次上进行局部计算和更新参数，从而有效地利用了分布式计算资源。这种技术可以显著提高图神经网络的训练速度和效率，同时减少了对内存和存储的需求。 柏林流的核心思想是将图数据分割成多个子图，并在不同的设备上并行计算这些子图的梯度。然后，将这些梯度合并起来，并对全局参数进行更新。这种方法可以有效地减少通信开销，并提高模型收敛速度。