この記事ではGPUイニシエイト直接ストレージアクセスが重要視されていますが、CPUメモリやその他のリソースも同様に重要です。例えば、CPUメモリはグラフ構造データのピン留めや定数CPUバッファへの利用などで重要な役割を果たします。また、SSDからGPUへの転送時にPCIe帯域幅も影響します。それら全てのリソースが連携して動作することでGNNトレーニングパフォーマンス全体が向上します。