又一突破!中科院计算所提出图神经网络加速芯片设计

2020-12-28 17:24:39  阅读 95 次 评论 0 条

  图神经网络加速芯片之后有望成为主流的机器学习芯片。

  又一突破!中科院计算所提出图神经网络加速芯片设计第1张-YMS黑板报

  近日,《中国计算机学会通讯》(CCCF)刊发了中科院计算所特别研究助理严明玉、研究员范东睿以及研究员叶笑春,共同撰写的综述文章《图神经网络加速芯片:人工智能“认知智能”阶段起飞的推进剂》

  又一突破!中科院计算所提出图神经网络加速芯片设计第2张-YMS黑板报

  文中提出了图神经网络加速芯片设计“HyGCN”,寓意是向图神经网络的加速说‘Hi’。图神经网络被认为是推动认知智能发展强有力的推理方法,有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题,让机器“能理解、会思考”。

  据Allied Market Research 发布的机器学习芯片市场报告显示,2022年机器学习芯片市场规模预计将达到 827.2 亿美元。图神经网络加速芯片有望在接下来3年内与现有的神经网络芯片共生,甚至在5年后替换大部分的神经网络学习芯片,成为主流的机器学习芯片,可能将产生300亿美元以上的市场规模。

  又一突破!中科院计算所提出图神经网络加速芯片设计第3张-YMS黑板报

  目前,图神经网络的应用也越来越广泛,比如谷歌地图基于事件树的风险评估、图片社交网站Pinterest的内容推荐、阿里巴巴的风控和推荐、腾讯等公司的视觉和风控等。

  中科院计算所特别研究助理严明玉表示:“图神经网络加速芯片目前在国际上还是‘无人区’,研究成果发表后得到了业界认可。”以中科院计算所为代表的中科院科研机构,不断向科学技术广度和深度进军,加快解决制约科技创新发展的关键问题。

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