应用Achronix Speedster7t FPGA设计高能效、可扩展的GNN加速器

1、概述

得益于大数据的兴起以及算力的快速提升，机器学习技术在近年取得了革命性的发展。在图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习任务中，数据为大小维度确定且排列有序的欧氏（Euclidean）数据。然而，越来越多的现实场景中，数据是以图（Graph）这种复杂的非欧氏数据来表示的。Graph不但包含数据，也包含数据之间的依赖关系，比如社交网络、蛋白质分子结构、电商平台客户数据等等。数据复杂度的提升，对传统的机器学习算法设计以及其实现技术带来了严峻的挑战。在此背景之下，诸多基于Graph的新型机器学习算法—GNN（图神经网络），在学术界和产业界不断的涌现出来。