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线上摆脱电子游戏:图神经网络加速芯片可能将产生300亿美元以上的市场规模

时间:2020/12/19 10:37:27   作者:   来源:   阅读:13   评论:0
内容摘要:“为了应对图神经网络的混合执行行为,我们设计了一种新的处理器结构,以提高图神经网络的执行效率。”严明宇表示,HyGCN芯片基于混合结构设计思想,为图神经网络的两个主要执行阶段,即图遍历阶段和神经网络变换阶段,设计了相应的加速引擎。课题组的实践证明,HyGCN芯片设计可以有效地处理...
“为了应对图神经网络的混合执行行为,我们设计了一种新的处理器结构,以提高图神经网络的执行效率。”严明宇表示,HyGCN芯片基于混合结构设计思想,为图神经网络的两个主要执行阶段,即图遍历阶段和神经网络变换阶段,设计了相应的加速引擎。

课题组的实践证明,HyGCN芯片设计可以有效地处理图神经网络图遍历阶段的不规则性,利用神经网络变换阶段的规律性提高执行效率。

“map神经网络加速芯片在国际上还属于‘无人领域’,研究成果发表后得到业界的认可。”严明宇在接受采访时表示,中国科学院计算技术研究所正在加快科技成果孵化,提升关键核心技术能力,推动各行各业从信息化向智能化升级。

期待图神经网络的应用前景,燕明宇说,例如,有巨大的应用空间在日常交通预测,网络汽车调度、金融欺诈检测、运动检测和其他场景,领域的知识推理,化学研究,宇宙探索,等等,帮助科研、等学科的发展方向和知识地图,自然语言处理中的视觉推理和多跳推理。

事实上,谷歌地图基于事件树的风险评估、Pinterest的内容推荐、阿里巴巴的风控与推荐、腾讯等公司的愿景与风控都有地图神经网络的影子。根据市场研究机构发布的一份报告,2022年机器学习芯片的市场规模将达到827.2亿美元。图神经网络加速芯片可能产生超过300亿美元的市场规模。

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