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图神经网络加速结构综述
被引量:
6
1
作者
李涵
严明玉
+4 位作者
吕征阳
李文明
叶笑春
范东睿
唐志敏
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期1204-1229,共26页
近年来,新兴的图神经网络因其强大的图学习和推理能力,得到学术界和工业界的广泛关注,被认为是推动人工智能领域迈入“认知智能”阶段的核心力量.图神经网络融合传统图计算和神经网络的执行过程,形成了不规则与规则的计算和访存行为共...
近年来,新兴的图神经网络因其强大的图学习和推理能力,得到学术界和工业界的广泛关注,被认为是推动人工智能领域迈入“认知智能”阶段的核心力量.图神经网络融合传统图计算和神经网络的执行过程,形成了不规则与规则的计算和访存行为共存的混合执行模式.传统处理器结构设计以及面向图计算和神经网络的加速结构不能同时应对2种对立的执行行为,无法满足图神经网络的加速需求.为解决上述问题,面向图神经网络应用的专用加速结构不断涌现,它们为图神经网络定制计算硬件单元和片上存储层次,优化计算和访存行为,取得了良好的加速效果.以图神经网络执行行为带来的加速结构设计挑战为出发点,从整体结构设计以及计算、片上访存、片外访存层次对该领域的关键优化技术进行详实而系统地分析与介绍.最后还从不同角度对图神经网络加速结构设计的未来方向进行了展望,期望能为该领域的研究人员带来一定的启发.
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关键词
图神经网络
混合执行模式
加速结构
人工智能
领域专用架构
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职称材料
题名
图神经网络加速结构综述
被引量:
6
1
作者
李涵
严明玉
吕征阳
李文明
叶笑春
范东睿
唐志敏
机构
计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所)
中国科学院大学
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期1204-1229,共26页
基金
国家自然科学基金项目(61732018,61872335,61802367)
中国科学院国际伙伴计划(171111KYSB20200002)
数学工程与先进计算国家重点实验室开放基金(2019A07)。
文摘
近年来,新兴的图神经网络因其强大的图学习和推理能力,得到学术界和工业界的广泛关注,被认为是推动人工智能领域迈入“认知智能”阶段的核心力量.图神经网络融合传统图计算和神经网络的执行过程,形成了不规则与规则的计算和访存行为共存的混合执行模式.传统处理器结构设计以及面向图计算和神经网络的加速结构不能同时应对2种对立的执行行为,无法满足图神经网络的加速需求.为解决上述问题,面向图神经网络应用的专用加速结构不断涌现,它们为图神经网络定制计算硬件单元和片上存储层次,优化计算和访存行为,取得了良好的加速效果.以图神经网络执行行为带来的加速结构设计挑战为出发点,从整体结构设计以及计算、片上访存、片外访存层次对该领域的关键优化技术进行详实而系统地分析与介绍.最后还从不同角度对图神经网络加速结构设计的未来方向进行了展望,期望能为该领域的研究人员带来一定的启发.
关键词
图神经网络
混合执行模式
加速结构
人工智能
领域专用架构
Keywords
graph neural network
hybrid execution pattern
acceleration architecture
artificial intelligence
domain-specific architecture
分类号
TP303 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图神经网络加速结构综述
李涵
严明玉
吕征阳
李文明
叶笑春
范东睿
唐志敏
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021
6
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