公开(公告)号：CN117688972A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311733434.8

申请日：2023-12-15

Applicant: 之江实验室

Inventor： 姜婷 ,  张泽川 ,  张宇 ,  余婷 ,  齐豪 ,  张吉

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA加速的图神经网络解释方法和装置，提出使用FPGA硬件对面向节点分类的图神经网络的解释过程进行并行加速，并改进其中BFS在节点遍历和最短路径查找的过程，优化了算法计算和存储的需求，加速了解释结果的生成；本发明在计算HN值的过程中，利用矩阵特性对乘法运算进行优化处理，将密集矩阵乘法转为稀疏密集矩阵乘法，使用多PE并行处理优化资源占用，大大提高了图神经网络解释加速的性能，此外设计了一种基于FIFO存储计算任务分发的总体架构来降低节点间的计算差异，解决了基于节点分类的图神经网络解释方法在实际数据应用中时间复杂度高的难点，提高了解释的时间效率。