公开(公告)号：CN115640833A

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202211274717.6

申请日：2022-10-18

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 杨晨 ,  孟依烁 ,  霍凯搏 ,  夏宇恒

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/063

Abstract: 本发明面向稀疏卷积神经网络的加速方法，包括：S1，根据稀疏卷积神经网络中稀疏卷积核的非零权重的重要性，将稀疏卷积核中的非零权重进行聚集和重排，得到重排卷积核；S2，根据重排卷积核中非零权重的索引对输入块进行扩张，得到扩张输入块；S3，对扩张输入块中的特征图子块进行累加，得到累加块，将累加块与重排卷积核进行卷积运算并取平均值，得到卷积结果；或者，根据扩张输入块中特征图子块的重要性对特征图子块进行筛选，得到候选块，将候选块与重排卷积核进行卷积运算，得到卷积结果。本发明在改善网络结构的同时能大幅度降低稀疏卷积神经网络模型中的冗余运算量。

公开(公告)号：CN113705773A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202110853134.8

申请日：2021-07-27

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 杨晨 ,  耿龙飞 ,  霍凯搏 ,  耿莉

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供用于图神经网络推理的动态可重构PE单元及PE阵列，本发明用于图神经网络推理的动态可重构PE单元，提取多种不同图神经网络算法中的共同算子，形成共同的运算单元，根据图神经网络算法需要通过多路选择器输入不同图神经网络算法算法的数据，通过运算单元运算后由多路分配器分配输出。计算单元在配置信息的控制下动态地在不同算法数据流之间切换。从而动态可重构PE单元能适用于多种不同的图神经网络算法，在配置信息的控制下动态地在不同算法数据流之间切换。

公开(公告)号：CN113705773B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202110853134.8

申请日：2021-07-27

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 杨晨 ,  耿龙飞 ,  霍凯搏 ,  耿莉

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明提供用于图神经网络推理的动态可重构PE单元及PE阵列，本发明用于图神经网络推理的动态可重构PE单元，提取多种不同图神经网络算法中的共同算子，形成共同的运算单元，根据图神经网络算法需要通过多路选择器输入不同图神经网络算法算法的数据，通过运算单元运算后由多路分配器分配输出。计算单元在配置信息的控制下动态地在不同算法数据流之间切换。从而动态可重构PE单元能适用于多种不同的图神经网络算法，在配置信息的控制下动态地在不同算法数据流之间切换。

公开(公告)号：CN113449152B

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202110707805.X

申请日：2021-06-24

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 杨晨 ,  耿龙飞 ,  霍凯搏 ,  梅魁志

IPC: G06F16/901 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种图数据预取器及预取方法，将顶点信息存储结构进行优化存储，将图的顶点编号重新排序，将相连接的顶点尽量编号为相邻的值，从而提高数据访问的局部性，大大降低了顶点信息访问的随机性；同时利用图神经网络算法访问数据的时间局部性，记录顶点信息访问的次数进行预取设计，极大的提高了预取的命中率。在更新同一条边上的两个顶点特征值时，边特征值按照顺序依次存储，基于边上两个顶点更新的先后顺序以及访问时间上的局部性设计预取器，有效的提高了预取器的命中率。利用拓扑关系的存储结构和访问顺序是一致连续的特点，通过记录拓扑关系的历史地址来设计预取器，达到了极高的命中率。