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　　適合圖神經網絡的算力

　　此款圖神經網絡加速IP核代號為“GCU Zero”,主要研究人員之一是中科院計算所特別研究助理嚴明玉博士,其畢業于中科院計算所,曾在美國加州大學圣巴巴拉分校 SEAL 實驗室訪學,主要從事圖計算和圖神經網絡加速結構研究。嚴明玉介紹說,“Zero”寓意著團隊從0號“認知智能”芯片開始,期望實現機器與人類在智能上的“零差距”;“G”和”U”取圖處理單元(Graph Unit)之義,代表滿足圖神經網絡特殊算力需求的計算單元,而“C”則表示計算單元賦予機器認知智能(Cognitive Intelligence)。

　　GCU Zero

　　Homosapiens系列

　　基于混合結構設計思想,GCU Zero分別為圖神經網絡的兩個主要執行階段——圖遍歷階段和神經網絡變換階段設計相應的加速引擎,并流水兩個引擎的執行。這一設計思路可匹配圖神經網絡對算力的特殊要求,大幅提升圖神經網絡的執行效率。

　　例如,在為圖神經網絡中的一個重要分支——圖卷積神經網絡的執行進行加速的過程中,GCU Zero可提供低延遲獨立執行模式(低延遲模式)和高并發融合執行模式(高并發模式)兩個工作模式,具有“四高三低四少”的優點。

　　“四高”是指高可配性(面向不同應用場景配置不同執行模式)、高可拓展性(可多個IP核互聯執行更大規模的圖神經網絡)、高并發(可數十個圖節點處理任務同時并發執行)、高能效(比傳統處理器能效更高);“三低”是指在低延遲模式下,用所有資源共同執行單個圖節點的處理任務,能實現低延遲、低開銷、低能耗;“四少”是指在高并發模式下,多個圖節點的處理任務同時執行,并且兩個主要的階段可流水,能夠減少中間數據的計算和訪存,從而實現更少計算、更少訪存、更少功耗、更少運行時間。

　　開啟圖神經網絡加速時代

　　圖神經網絡被認為是推動“認知智能”發展強有力的推理方法,有望解決深度學習無法處理的關系推理、可解釋性等一系列問題,讓機器“能理解、會思考”。

　　不過,盡管目前在國際學術界已有團隊開展了基于圖神經網絡加速的相關研究,工業界也有了基于圖神經網絡的落地應用,但目前圖神經網絡加速芯片在國際上還是一片“無人區”。

　　2020年初,嚴明玉博士在國際計算機體系結構頂會 HPCA 上發表了國際第一個圖神經網絡的加速結構設計“HyGCN”。嚴明玉稱,GCN即圖卷積神經網絡 (Graph Convolutional Network, GCN為其縮寫),作為圖神經網絡最重要的一個分支,GCN將深度學習算法和圖計算算法相融合,對搜索、推薦、風險控制在內的等諸多重要領域有著更優的認知與問題處理等能力;HyGCN寓意向圖神經網絡的加速說“Hi”,寓意圖神經網絡加速的時代即將開啟。

　　完整芯片進入投片倒計時

　　“GCU Zero IP核是我們Homosapiens系列的首個IP。”嚴明玉博士透露,面向高性能和超高性能的圖神經網絡訓練和推斷,Homosapiens系列在今明兩年陸續還會有新產品發布。

　　Homosapiens取自生物學上的“智人”,得益于高度發展的大腦帶來的推理與語言能力,智人最終在殘酷的生存競爭中成為萬物之靈。將圖神經網絡系列芯片命名為Homosapiens,表明了研究團隊將“認知智能”賦予機器的信念和決心。

　　當前,人工智能正從由數據驅動的“感知智能”階段邁入由數據與知識雙驅動的“認知智能”階段。在“認知智能”階段,機器被期待獲得基于知識的邏輯推理能力。而圖神經網絡技術的發展和應用就是關鍵之匙,其效果也在工業界已有的落地應用中得到了驗證。接下來,人們期待可直接用于圖神經網絡計算的加速器件。

　　嚴明玉介紹,GCU Zero IP核在基于臺積電先進的12 nm制程工藝下,運行頻率可達1.2 GHz。在Reddit 數據集和GraphSage圖神經網絡模型下,GCU Zero IP基于64 GB/s的片外存儲帶寬,在10毫秒內完成的圖節點處理任務數是英偉達最先進人工智能推理GPU TESLA T4的兩倍以上。他進一步透露,基于GCU Zero,該研究團隊設計了完整的芯片并計劃投片,將在今年第二季度搭載在中科睿芯“金剛”高通量計算機上。