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申请/专利权人：苏州元脑智能科技有限公司
摘要：本申请实施例提供了一种图神经网络的加速方法以及图神经网络加速结构，涉及深度学习技术领域，其中，上述方法包括：按照存储地址从外部存储器中顺序读取压缩特征矩阵；对读取的压缩特征矩阵与权重矩阵执行第一矩阵运算，得到中间矩阵，其中，指定矩阵运算包括第一矩阵运算；按照存储地址从外部存储器中顺序读取压缩关系矩阵，其中，压缩关系矩阵是对与图结构数据对应的指定关系矩阵进行数据压缩得到的，指定关系矩阵用于描述图结构数据中的节点之间的关系；对读取的压缩关系矩阵和中间矩阵执行第二矩阵运算，得到目标矩阵，其中，指定矩阵运算还包括第二矩阵运算，通过本申请，解决了相关技术中的图神经网络的加速方法存在加速效率低的问题。
主权项：1.一种图神经网络的加速方法，其特征在于，应用于图神经网络加速结构，其中，所述图神经网络用于处理图结构数据，所述图神经网络包括隐藏层，所述隐藏层用于执行指定矩阵运算，所述图神经网络加速结构包括图神经网络加速器和所述图神经网络加速器的外部存储器，所述图神经网络加速器用于实现所述指定矩阵运算；所述方法包括：按照存储地址从所述外部存储器中顺序读取压缩特征矩阵，其中，所述压缩特征矩阵是对与所述图结构数据对应的指定特征矩阵进行数据压缩得到的；对读取的所述压缩特征矩阵与权重矩阵执行第一矩阵运算，得到中间矩阵，其中，所述指定矩阵运算包括所述第一矩阵运算；按照存储地址从所述外部存储器中顺序读取压缩关系矩阵，其中，所述压缩关系矩阵是对与所述图结构数据对应的指定关系矩阵进行数据压缩得到的，所述指定关系矩阵用于描述所述图结构数据中的节点之间的关系；对读取的所述压缩关系矩阵和所述中间矩阵执行第二矩阵运算，得到目标矩阵，其中，所述指定矩阵运算还包括所述第二矩阵运算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州元脑智能科技有限公司 图神经网络的加速方法以及图神经网络加速结构
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