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中國(guó)科學(xué)院提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計(jì),讓機(jī)器“會(huì)思考”設(shè)計(jì)中“增引擎”

工程師鄧生 ? 來(lái)源:中國(guó)新聞網(wǎng) ? 作者:中國(guó)新聞網(wǎng) ? 2020-12-18 16:09 ? 次閱讀
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從中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)獲悉,來(lái)自中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的研究團(tuán)隊(duì)提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計(jì)“HyGCN”。

《中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊》(CCCF)近日刊發(fā)了中科院計(jì)算所特別研究助理嚴(yán)明玉、研究員范東睿以及研究員葉笑春共同撰寫的綜述文章《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片:人工智能“認(rèn)知智能”階段起飛的推進(jìn)劑》。文章披露,該團(tuán)隊(duì)提出了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計(jì)“HyGCN”。相關(guān)論文也先后在計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)國(guó)際會(huì)議上發(fā)表。

嚴(yán)明玉在受訪時(shí)說(shuō),圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在搜索、推薦、風(fēng)險(xiǎn)控制等重要領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用?,F(xiàn)有的處理器芯片在執(zhí)行圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算中效率低下,其團(tuán)隊(duì)展開面向圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速芯片設(shè)計(jì),為解決這一難題提供可行方案。

讓機(jī)器“會(huì)思考” 設(shè)計(jì)中“增引擎”

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為有望解決深度學(xué)習(xí)無(wú)法處理的關(guān)系推理、可解釋性等一系列問題,讓機(jī)器“能理解、會(huì)思考”。然而由于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖數(shù)據(jù)處理方面的特殊性,傳統(tǒng)用于加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片難以直接對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行提供高效計(jì)算支撐。

嚴(yán)明玉解釋說(shuō),以圖數(shù)據(jù)為輸入,融合了深度學(xué)習(xí)算法和圖計(jì)算算法的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不一樣的執(zhí)行行為,即“混合執(zhí)行行為”。這對(duì)現(xiàn)有的處理器結(jié)構(gòu)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn),比如GPU在應(yīng)對(duì)不規(guī)則執(zhí)行行為時(shí)極為低效。

“為了應(yīng)對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合執(zhí)行行為,我們?cè)O(shè)計(jì)了新的處理器結(jié)構(gòu),以更高效地加速圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行?!眹?yán)明玉說(shuō),HyGCN芯片基于混合結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)思想,分別為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)主要執(zhí)行階段——圖遍歷階段和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變換階段設(shè)計(jì)相應(yīng)的加速引擎。

研究團(tuán)隊(duì)實(shí)踐證明,HyGCN芯片設(shè)計(jì)能夠有效應(yīng)對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖遍歷階段的不規(guī)則性,并能利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變換階段的規(guī)則性提高執(zhí)行效率。

目前是“無(wú)人區(qū)” 計(jì)算所正加快孵化

“圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片目前在國(guó)際上還是‘無(wú)人區(qū)’,研究成果發(fā)表后得到了業(yè)界認(rèn)可。”嚴(yán)明玉受訪時(shí)說(shuō),目前中科院計(jì)算所正加快對(duì)HyGCN科技成果進(jìn)行孵化,提升關(guān)鍵核心技術(shù)能力,推動(dòng)各行各業(yè)從信息化向智慧化升級(jí)。

展望圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用前景,嚴(yán)明玉舉例說(shuō),在日常交通預(yù)測(cè)、網(wǎng)約車調(diào)度、金融詐騙偵查、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)等場(chǎng)景,在助力科研的知識(shí)推理、化學(xué)研究、宇宙發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域,以及在知識(shí)圖譜、視覺推理、自然語(yǔ)言處理中的多跳推理等學(xué)科發(fā)展方向上,都有極大應(yīng)用空間。

事實(shí)上,谷歌地圖基于事件樹的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、圖片社交網(wǎng)站Pinterest的內(nèi)容推薦、阿里巴巴的風(fēng)控和推薦、騰訊等公司的視覺和風(fēng)控等業(yè)務(wù)中都有圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影子。有市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)發(fā)布報(bào)告預(yù)測(cè),2022年機(jī)器學(xué)習(xí)芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到827.2億美元。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片可能將產(chǎn)生300億美元以上的市場(chǎng)規(guī)模。

責(zé)任編輯:PSY

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