据外媒报道，日本东京科技大学（Institute of Science Tokyo）的研究人员开发出可扩展且高效的图神经网络加速器BingoCGN，能够通过图分区实现实时大规模图推理。这一突破性框架采用创新的跨分区消息量化技术和新颖的训练算法，显著降低了内存需求，并提高了计算效率和能效。
图神经网络（GNN）是强大的人工智能（AI）模型，旨在分析复杂的非结构化图数据。在这类数据中，实体表示为节点，实体之间的关系表示为边。GNN已成功应用于许多实际应用，包括社交网络、药物研发、自动驾驶和推荐系统。尽管GNN潜力巨大，但实现对自动驾驶等任务至关重要的实时大规模GNN推理仍然充满挑战。
大型图需要大量内存，这通常会溢出片上缓冲区（即集成在芯片中的内存区域）。这迫使系统依赖于速度较慢的片外内存。由于图数据存储不规律，这会导致内存访问模式不规律，从而降低计算效率并增加能耗。
一个有前景的解决方案是图分区，将大型图划分为较小的图，每个图分配各自的片上缓冲区。随着分区数量的增加，这将导致内存访问模式更加本地化，并且缓冲区大小要求也更小。
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