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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于资源副本的图卷积神经网络存算一体系统。包括多个ReRAM瓦片、一个128kb全局缓冲区、由SRAM组成的权重计算模块、一个激活模块、一组加法器、一个用于降低片外访存延迟中央控制器、时间预测器和资源分配器。本发明为GCN训练设计了一个基于ReRAM的存算一体系统，采用一个基于副本的执行时间预测器和基于大顶堆的资源分配方案，实现了资源的自适应分配以尽可能缩短流水线训练的时间，最终获得更大的加速比和更优的节能效果。
主权项：1.一种基于资源副本的图卷积神经网络存算一体系统，其特征在于，包括：多个ReRAM瓦片：通过加法器和流水线总线连接，支持瓦片间的数据聚合和传输；全局缓冲区：负责暂存从片外内存储读取的数据，以及片上中间结果；权重计算模块：该单元由SRAM组成，在训练的反向传播阶段计算权重梯度；激活模块：用于GCN训练过程进行激活操作；加法器：用于计算不同ReRAM瓦片中交叉阵列的结果的和；中央控制器：控制片外存储器与芯片之间的GCN训练的数据流，将输入数据预取到片上全局缓存，以降低片外访存延迟，输出结果分批回写到片外内存，并控制顺序内存访问；时间预测器：根据来自模型和数据集的相关信息预测GCN训练过程中每个层的每个阶段的执行时间，所述时间指副本资源分配的每个阶段的预测执行时间；资源分配器：在交叉阵列硬件资源有限的约束下，基于层内合并和聚合的预测执行时间，按比例为每个阶段分配交叉阵列副本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于资源副本的图卷积神经网络存算一体系统
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