[发明专利] 一种基于阻变存储器的图神经网络计算方法和装置 – CN114186598A 全文链接一 全文链接二
| 基本信息 | |||
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申请号
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CN202110856642.1 |
申请日
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20210728 |
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公开（公告）号
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CN114186598A |
公开（公告）日
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20220315 |
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申请（专利权）人
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中国科学院计算技术研究所 | ||
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申请人地址
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100190 北京市海淀区中关村科学院南路6号
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发明人
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何银涛;王颖;李华伟;李晓维 | 专利类型 | 发明专利 |
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摘要
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本发明实施例提供了一种基于阻变存储器的图神经网络计算方法和装置，该方法包括：对于图神经网络的任一层，分析该层中将要在阻变存储器阵列中运算的图数据在权重原位计算模式和混合原位计算模式下的处理时延相对大小，选择时延最小的模式作为该层的计算模式；在权重原位计算模式，对所述图神经网络的所述层将图数据的邻接矩阵和图神经网络的权重参数作为原位数据分别映射到相应的阻变存储器阵列中，以将图神经网络的节点特征作为输入数据与相应的原位数据进行运算；在混合原位计算模式，对所述图神经网络的所述层将图数据的邻接矩阵和节点特征作为原位数据分别映射到相应的阻变存储器阵列中，以将权重参数作为输入数据与相应的原位数据进行运算。 | ||
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主权项
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1.一种用于基于阻变存储器的图神经网络计算装置的图神经网络计算方法，其特征在于，包括：对于图神经网络的任一层，分析该层中将要在阻变存储器阵列中运算的图数据在权重原位计算模式和混合原位计算模式下的处理时延相对大小，选择时延最小的模式作为该层的计算模式；在权重原位计算模式，对所述图神经网络的所述层将图数据的邻接矩阵和图神经网络的权重参数作为原位数据分别映射到相应的阻变存储器阵列中，以将图神经网络的节点特征作为输入数据与相应的原位数据进行运算；在混合原位计算模式，对所述图神经网络的所述层将图数据的邻接矩阵和节点特征作为原位数据分别映射到相应的阻变存储器阵列中，以将权重参数作为输入数据与相应的原位数据进行运算。 | ||
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IPC信息
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IPC主分类号
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G06K9/62 | ||
| G 物理
G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置(学习机入G06F15/18；数字相关性法入G06F17/15；模拟相关性入G06G7/19)〔3〕 |
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法律状态信息
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法律状态公告日
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20220315 |
法律状态
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公开 | 法律状态信息 |
CN202110856642 20220315 公开 公开
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代理信息
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代理机构名称
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北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 |
代理人姓名
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王勇 |