999精品,丝袜综合,大陆老熟妇性,中国老女人AV,亚洲精品国产第一区二区三区

近日，《中國計算機學會通訊》(CCCF)刊發(fā)了中科院計算所特別研究助理嚴明玉、研究員范東睿以及研究員葉笑春共同撰寫的綜述文章《圖神經網(wǎng)絡加速芯片：人工智能“認知智能”階段起飛的推進劑》。文章披露，為更好地支持認知智能的發(fā)展，該團隊提出了國際首款圖神經網(wǎng)絡加速芯片設計“HyGCN”。目前，介紹該芯片設計的相關論文已先后在計算機體系結構國際頂級會議MICRO和HPCA上發(fā)表。

“HyGCN，寓意向圖神經網(wǎng)絡的加速說‘Hi’。”嚴明玉向《中國科學報》介紹說，圖神經網(wǎng)絡將深度學習算法和圖計算算法相融合，取長補短，能達到更優(yōu)的認知與問題處理等能力，在搜索、推薦、風險控制等重要領域有著廣泛應用?，F(xiàn)有的處理器芯片在執(zhí)行圖神經網(wǎng)絡的計算中效率低下，其團隊前瞻性地展開面向圖神經網(wǎng)絡的加速芯片設計，為解決這一難題提供了可行方案。

讓機器“能理解、會思考”

圖神經網(wǎng)絡被認為是推動認知智能發(fā)展強有力的推理方法，有望解決深度學習無法處理的關系推理、可解釋性等一系列問題，讓機器“能理解、會思考”。2019年后，圖神經網(wǎng)絡逐漸成為各人工智能頂級會議的“熱詞”和研究熱點，眾多全球頂尖科技企業(yè)也已將圖神經網(wǎng)絡部署于數(shù)據(jù)中心中。

“作為近年來新興的一種智能算法，圖神經網(wǎng)絡不僅在學術界被高度重視，也已然成為近年來工業(yè)界非常重要的應用之一。”嚴明玉介紹說，圖神經網(wǎng)絡能夠備受學術界和工業(yè)界的青睞，歸功于其強大的數(shù)據(jù)和知識理解能力，以及關系推理能力。

由于圖神經網(wǎng)絡在圖數(shù)據(jù)處理方面的特殊性，傳統(tǒng)用于加速神經網(wǎng)絡的芯片難以直接對圖神經網(wǎng)絡的執(zhí)行提供高效計算支撐。嚴明玉對記者解釋說，以圖數(shù)據(jù)為輸入，融合了深度學習算法和圖計算算法的圖神經網(wǎng)絡具有與傳統(tǒng)神經網(wǎng)絡不一樣的執(zhí)行行為，即“混合執(zhí)行行為”。具體而言，規(guī)則執(zhí)行行為和不規(guī)則執(zhí)行行為共存于圖神經網(wǎng)絡中。“混合執(zhí)行行為”對現(xiàn)有的處理器結構帶來了巨大的挑戰(zhàn)，比如，GPU在應對不規(guī)則執(zhí)行行為時極為低效。

認知智能起飛的“推進劑”

“為了應對圖神經網(wǎng)絡的混合執(zhí)行行為，我們設計了新的處理器結構，以更高效地加速圖神經網(wǎng)絡的執(zhí)行。”嚴明玉介紹說，HyGCN 芯片基于混合結構設計思想，分別為圖神經網(wǎng)絡的兩個主要執(zhí)行階段——圖遍歷階段和神經網(wǎng)絡變換階段設計相應的加速引擎，并流水兩個引擎的執(zhí)行。

研究團隊的實踐證明，HyGCN芯片設計，能夠有效應對圖神經網(wǎng)絡圖遍歷階段的不規(guī)則性，并能利用神經網(wǎng)絡變換階段的規(guī)則性提高執(zhí)行效率。

“圖神經網(wǎng)絡加速芯片有望成為AI‘認知智能’階段起飛的推進劑。我們基于12nm工藝，對HyGCN的芯片設計的核心部件在主流的圖神經網(wǎng)絡模型和圖測試數(shù)據(jù)集上進行了初步的評估。”嚴明玉說，相對于運行在Intel至強服務器CPU和英偉達V100 GPU的先進圖神經網(wǎng)絡軟件框架，HyGCN分別取得了數(shù)萬倍和60余倍的能效提升。

在“無人區(qū)”加快布局

近年來，中科院計算所圍繞云計算、芯片、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等前沿IT領域開展研創(chuàng)產協(xié)同創(chuàng)新，完善我國在端、網(wǎng)、云的計算基礎設施布局，并鼓勵通過技術轉移體現(xiàn)科研人員和科技成果的價值。

從感知智能到認知智能，人們對人工智能技術的探索正挺向縱深。以中科院計算所為代表的中科院科研機構積極作為，大力推動科技創(chuàng)新。特別在以5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等為代表的智能科技的發(fā)展方面，中科院計算所堅持面向世界科技前沿、面向經濟主戰(zhàn)場，不斷向科學技術廣度和深度進軍，加快解決制約科技創(chuàng)新發(fā)展的關鍵問題。

“圖神經網(wǎng)絡加速芯片目前在國際上還是‘無人區(qū)’，研究成果發(fā)表后得到了業(yè)界認可。”嚴明玉告訴《中國科學報》，目前中科院計算所正加快對HyGCN科技成果進行孵化，提升關鍵核心技術能力，推動各行各業(yè)從信息化向智慧化升級。

應用空間巨大

圖神經網(wǎng)絡的潛在應用非常多。嚴明玉舉例說，在日常交通預測、網(wǎng)約車調度、金融詐騙偵查、運動檢測等場景，在助力科研的知識推理、EDA工程、化學研究、宇宙發(fā)現(xiàn)等領域，以及在知識圖譜、視覺推理、自然語言處理中的多跳推理等學科發(fā)展方向上，都有極大應用空間。

在工業(yè)界，圖神經網(wǎng)絡也已經有了落地應用。比如，谷歌地圖基于事件樹的風險評估、圖片社交網(wǎng)站Pinterest的內容推薦、阿里巴巴的風控和推薦、騰訊等公司的視覺和風控等業(yè)務中都有圖神經網(wǎng)絡的影子。

由于圖神經網(wǎng)絡具有推理能力，認知智能還可以幫助機器跨越模態(tài)理解數(shù)據(jù)，學習到接近人腦認知的一般表達，從而獲得類似于人腦的多模感知能力，進而有望帶來顛覆性的產業(yè)價值。

市場研究機構Allied Market Research 發(fā)布的機器學習芯片市場報告顯示，2022年機器學習芯片市場規(guī)模預計將達到 827.2 億美元。圖神經網(wǎng)絡加速芯片有望在接下來3年內與現(xiàn)有的神經網(wǎng)絡芯片共生，甚至在5年后替換大部分的神經網(wǎng)絡學習芯片，成為主流的機器學習芯片，可能將產生300億美元以上的市場規(guī)模。(作者：趙廣立)