【技术实现步骤摘要】
用于图神经网络和图应用的可编程访问引擎架构
[0001]本说明书涉及图神经网络(GNN)领域,尤其涉及对GNN的数据访问进行加速。
技术介绍
[0002]图神经网络(“GNN”)可以是用于非结构化数据建模和处理的有效模型。最近,GNN 越来越多地用于诸如推荐系统、风险控制系统等应用中。图数据可以是非结构化的。因 此,对图数据进行访问可以导致随机存储器访问。
技术实现思路
[0003]本说明书的实施例提供了一种用于在进行图神经网络(GNN)处理时访问GNN属性数 据的系统,包括:多个核,所述多个核中的每个包括键
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值提取器和滤波器,并且是可使 用软件接口编程以支持GNN属性数据的多种数据格式,其中:键
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值提取器可根据GNN属 性数据的多种数据格式中的一种来使用软件接口进行编程,以用于执行与访问GNN属性 数据相关联的键
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值提取,并且多个核中的至少一个的滤波器可根据GNN属性数据的多种 数据格式中的一种使用软件接口编程以用于采样与访问GNN属性数据相关联的节点标识 符;以及第一存储器,与多个核通信耦合,其中第一存储器被配置为存储由多个核共享 的数据。
[0004]在一些实施例中,软件接口包括至少一个或多个以下用于对键
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值提取器进行编程的 可配置参数:第一存储器的存储器地址,其存储键
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值提取的键;第二存储器的存储器地 址,其存储键
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值提取的值;待提取的键
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值对的数 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种在进行图神经网络(GNN)处理时访问GNN属性数据的系统,包括:多个核,多个核中的每个包括键
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值提取器和滤波器,并且能够使用软件接口来编程以支持所述GNN属性数据的多种数据格式,其中:键
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值提取器能够根据多种数据格式中的一种来使用所述软件接口而编程,以用于执行与访问所述GNN属性数据相关联的键
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值提取,以及所述多个核中的至少一个的滤波器能够根据多种数据格式中的一种来使用所述软件接口而编程以用于采样与访问所述GNN属性数据相关联的节点标识符;以及与所述多个核通信耦合的第一存储器,其中所述第一存储器被配置为存储由所述多个核共享的数据。2.根据权利要求1所述的系统,其中所述软件接口包括用于对所述键
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值提取器进行编程的以下可配置参数中的至少一个或多个:所述第一存储器中存储键
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值提取的键的存储器地址;第二存储器中存储键
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值提取的值的存储器地址;待提取的键
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值对的数量;待提取的数据长度;所述第一存储器中用于写入结果的目标存储器地址;或指示是否启用重新排序的标志。3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述软件接口包括用于对所述滤波器进行编程的以下可配置参数中的至少一个:采样算法;或用于滤波由所述采样算法生成的经采样结果的正则表达式。4.根据权利要求1所述的系统,其中:所述多个核包括至少一个核;以及所述至少一个核的键
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值提取器能够通过所述软件接口编程为:确定存储了与所述键对应的值的第二存储器的存储器地址;从所述第二存储器的存储器地址中提取与所述键对应的值;以及将所提取的值写入到所述第一存储器中。5.根据权利要求1所述的系统,其中:多个核包括第一核;所述第一核的键
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值提取器能够通过所述软件接口编程为:确定所述第一存储器中的从其要提取根节点的边数据的地址,其中所述边数据包括根节点的邻近节点的标识符,以及从确定的地址中提取所述根节点的边数据;以及所述第一核的滤波器能够通过所述软件接口编程为:使用采样算法从所述边数据的邻近节点的标识符中进行采样以确定一个或多个经采样节点标识符,以及将一个或多个经采样节点标识符写入到所述第一存储器中。6.根据权利要求5所述的系统,其中:所述根节点的边数据包括关于所述根节点的每条边的权重值;以及
所述第一核的滤波器能够通过所述软件接口编程为:根据关于所述根节点的每条边的权重值进行采样以确定一个或多个经采样节点标识符。7.根据权利要求5所述的系统,其中:所述多个核包括第二核;以及所述第二核的键
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值提取器能够通过所述软件接口编程为:确定所述第一存储器中要从其提取所述根节点的边列表指针的地址,从确定的地址中提取所述根节点的边列表指针,其中所述边列表指针指向存储在第二存储器中的根节点的边列表,并且所述边列表中的每个将所述根节点连接到邻近节点,基于来自所述第二存储器的所述根节点的边列表,提取所述根节点的邻近节点的一个或多个标识符,以及将所述根节点的邻近节点的一个或多个标识符写入到所述第一存储器中以供所述第一核访问。8.根据权利要求7所述的系统,其中:所述多个核包括第三核;以及所述第三核的键
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值提取器能够通过所述软件接口编程为:接收与所述根节点对应的根节点标识符,根据所述根节点标识符来确定所述边列表指针,以及将所述边列表指...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘恒,李双辰,关天婵,郑宏忠,
申请(专利权)人:平头哥上海半导体技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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