来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟本文从分析图计算应用 和图神经网络的执行特征出发,对专用图处理加速架构进行了探索。
来自中科院计算所的严明玉博士论文,入选2022年度“CCF优秀博士学位论文奖”初评名单!
https://www.ccf.org.cn/Focus/2022-12-08/781244.shtml
图计算应用和图神经网络是处理图数据的核心应用,被广泛应用于各个领 域。图数据处理应用特有的执行行为导致传统的通用架构无法高效地执行上述 应用。随着智能万物互联时代的来临,上述应用急需高效的硬件平台加速。加速图计算应用的主要挑战是不规则的执行行为,而加速图神经网络面临两个主要的挑战是混合的执行行为和算法模型的快速演变。因此本文从分析图计算应用和图神经网络的执行特征出发,对专用图处理加速架构进行了探索,设计了如下三款加速架构分别应对上述三个挑战。具体主要包括以下三方面的贡献: