6月23日,架构领域国际顶级会议ISCA刚刚落下帷幕。
阿里巴巴达摩院在图神经网络计算领域的论文被会议收录。
该文章开创了一种新的硬件架构,可以显着提高图神经网络的处理效率,并将硬件成本降低一半。
ISCA、MICRO、HPCA被誉为建筑领域三大顶级会议。
ISCA成立于2007年,见证了许多突破性成果的首次亮相,其中包括谷歌、英特尔、英伟达等公司在半导体领域的多项技术创新。

官方信息显示,ISCA论文录取率常年低于20%。
近两年来,阿里巴巴在大会上展示了多项成果,是ISCA历史上入选论文最多的中国企业。
此次入选的达摩院论文致力于解决图神经网络硬件问题。
图神经网络是人工智能领域的热门技术之一,可应用于蛋白质结构预测、分子制药、推荐系统、金融风控等领域。
大规模图神经网络的处理对存储规模和通信延迟有更高的要求。
如果单独用传统硬件来处理,效率会很低。
在本文中,达摩院提出了一种新的硬件架构,可以通过硬件卸载远程内存访问,提高并行性并减少延迟。
该架构以玄铁处理器为控制核心,辅以本地内存访问加速器Access Engine(AxE)和远程内存访问加速器Memory-Over-Fabric(MoF)。
该硬件系统有效分担了传统CPU的部分任务,显着降低了内存访问延迟,提高了带宽利用率。
基于该架构,达摩院在单机上实现了四卡FPGA原型系统,并通过AliGraph软件部署到云端。
据测试,与购买CPU服务相比,使用该原型系统的云端FPGA性价比提升了2倍左右。
达摩院研究人员表示:“大规模图神经网络的应用越来越广泛,但业界主流的加速方案大多仍局限于图数据量较小的场景。
我们开发的硬件架构可以有效解决大规模分布式图的问题。
据介绍,2016年阿里巴巴有3篇论文入选ISCA,创下国内企业相关论文研究纪录。
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