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          基于FPGA的GNN加速器顶层架构

          博通Broadcom ? 2021-08-27 09:44 ? 次阅读

          接上一篇......

          GNN加速器顶层架构

          此GNN加速器是为GraphSAGE算法设计的,但是它的设计也可以应用于其他类似的GNN算法加速。其顶层架构如下图所示。

          该架构由以下??樽槌桑?/p>

          图中的GNN内核是算法实现的核心部分(详情如下)。

          RoCE-Lite是RDMA协议的轻量级版本,用于通过高速以太网进行远程存储访问,以支持海量节点的图计算。

          400GE以太网控制器用于承载RoCE-Lite协议。

          GDDR6存储器用于存储GNN处理过程中所需的高速访问数据(DDR4作为备用大容量存储器)。该存储器用于存储访问频率相对较低的数据,例如待预处理的图形数据。

          PCIeGen5 ×16 接口提供高速主机接口,用于与服务器软件进行数据交互。

          上述所有??榫ü哂懈叽淼腘oC实现互连。

          GNN内核微架构

          在开始讨论GNN内核的微架构之前,有必要先回顾一下GraphSAGE算法。其内层循环的聚合和合并(包括卷积)占据了该算法的大部分计算和存储访问。通过研究,我们得出这两个步骤的特点,具体如下。

          表2:GNN算法中聚合和合并操作的对比(来源:https://arxiv.org/abs/1908.10834)

          步骤 聚合操作 合并操作
          存储访问方式 间接访问,不规则 直接访问,规则
          数据重用
          计算模式 动态,不规则 静态,规则
          计算量
          性能瓶颈 存储 计算

          可以看出,聚合操作和合并操作在计算和存储访问模式上有着完全不同的需求。聚合操作涉及相邻节点的采样。然而,图形是一种非欧几里得数据类型——它的大小和维度是不确定且无序,矩阵稀疏,节点位置随机。因此,存储访问是不规则的,并且难以重复利用数据。

          在合并操作中,输入数据是聚合结果(节点的低维表示)和权重矩阵。它的大小和维度是固定的,具有线性存储位置。因此对存储访问没有挑战,但是矩阵的计算量非常大。 基于上述分析,我们决定在GNN内核加速器设计中选择使用两种不同的硬件结构来分别处理聚合和合并操作(如下图示):

          聚合器——通过单指令多数据(SIMD)处理器阵列,对图形相邻节点进行采样和聚合。单指令可以预定义为mean()平均值计算,或其他适用的聚合函数;多数据是指单次mean()均值计算中需要多个相邻节点的特征数据作为输入,这些数据来自子图采样器。SIMD处理器阵列通过调度器Agg Scheduler进行负载平衡。子图采样器通过NoC从GDDR6或DDR4读回的邻接矩阵和节点特征数据h0v分别缓存在邻接列表缓冲区(Adjacent ListBuffer)和节点特征缓冲区(Node Feature Buffer)。聚合的结果hkN(v)存储在聚合缓冲区(Aggregation Buffer)中。

          合并器——通过脉动矩阵PE对聚合结果进行卷积运算。卷积核是Wk权重矩阵。卷积结果由ReLU激活函数进行非线性处理,同时也存储在PartialSum Buffer中,以用于下一轮迭代。

          合并结果经过L2BN标准化处理后,即为最终的节点表示hkv。在一个典型的节点分类预测应用中,节点表示hkv可以通过一个全连接层(FC)来获取节点的分类标签。这个过程是传统的机器学习处理方法之一,在GraphSAGE文献资料中没有体现,这个功能也没有包含在这个架构中。

          责任编辑:haq

          原文标题:白皮书:一种基于FPGA的图神经网络加速器解决方案(WP024)(第二部分)

          文章出处:【微信号:Broadcom_China,微信公众号:博通Broadcom】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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          Lattice基于三星28nm FD-SOI平台推出FPGA产品加强边缘AI能力

          Lattice基于三星28nm FD-SOI平台推出了一系列FPGA产品,包括在嵌入式视频方面应用比....
          的头像 微流控科技 发表于 08-14 10:07 ? 3440次 阅读
          Lattice基于三星28nm FD-SOI平台推出FPGA产品加强边缘AI能力

          FPGA与GPU计算存储单位功耗性能

          为了提升计算基础设施的性能,并紧跟数据分析与 AI 不断攀升的需求,众多企业将硬件加速视为主要的解决....
          的头像 算法与数据结构 发表于 08-13 17:45 ? 4578次 阅读
          FPGA与GPU计算存储单位功耗性能

          FPGA中浮点运算定标实现方法

          有些FPGA中是不能直接对浮点数进行操作的,只能采用定点数进行数值运算。对于FPGA而言,参与数学运....
          的头像 润和软件 发表于 08-12 09:53 ? 1985次 阅读
          FPGA中浮点运算定标实现方法

          有市无价的宇航级芯片凭什么卖500万一颗?

          为何这类宇航级的芯片能卖这么贵呢?就拿XQR5VFX130-1CF1752V来说,该芯片抗辐射能力非....
          的头像 荷叶塘 发表于 08-11 17:16 ? 6511次 阅读
          有市无价的宇航级芯片凭什么卖500万一颗?

          Microchip推出新型中等带宽FPGA器件,实现边缘计算系统功率和性能的飞跃

          Microchip全新低密度PolarFireò器件静态功耗是同类器件的一半,同时提供全球最小的发热....
          发表于 08-11 14:16 ? 621次 阅读
          Microchip推出新型中等带宽FPGA器件,实现边缘计算系统功率和性能的飞跃

          TMP411 ±1°C Programmable Remote/Local Digital Out Temperature Sensor

          TMP411设备是一个带有内置本地温度传感器的远程温度传感器监视器。远程温度传感器,二极管连接的晶体管通常是低成本,NPN或PNP型晶体管或二极管,是微控制器,微处理器或FPGA的组成部分。 远程精度为±1 °C适用于多个设备制造商,无需校准。双线串行接口接受SMBus写字节,读字节,发送字节和接收字节命令,以设置报警阈值和读取温度数据。 TMP411器件中包含的功能包括:串联电阻取消,可编程非理想因子,可编程分辨率,可编程阈值限制,用户定义的偏移寄存器,用于最大精度,最小和最大温度监视器,宽远程温度测量范围(高达150°C),二极管故障检测和温度警报功能。 TMP411器件采用VSSOP-8和SOIC-8封装。 特性 ±1°C远程二极管传感器 ±1°C本地温度传感器 可编程非理想因素 串联电阻取消 警报功能 系统校准的偏移寄存器 与ADT7461和ADM1032兼容的引脚和寄存器 可编程分辨率:9至12位 可编程阈值限...
          发表于 09-19 16:35 ? 333次 阅读
          TMP411 ±1°C Programmable Remote/Local Digital Out Temperature Sensor

          TMP468 具有引脚可编程的总线地址的高精度远程和本地温度传感器

          TMP468器件是一款使用双线制SMBus或I 2 C兼容接口的多区域高精度低功耗温度传感器。除了本地温度外,还可以同时监控多达八个连接远程二极管的温度区域。聚合系统中的温度测量可通过缩小?;て荡嵘阅?,并且可以降低电路板复杂程度。典型用例为监测服务器和电信设备等复杂系统中不同处理器(如MCU,GPU和FPGA)的温度。该器件将诸如串联电阻抵消,可编程非理想性因子,可编程偏移和可编程温度限值等高级特性完美结合,提供了一套精度和抗扰度更高且稳健耐用的温度监控解决方案。 八个远程通道(以及本地通道)均可独立编程,设定两个在测量位置的相应温度超出对应值时触发的阈值。此外,还可通过可编程迟滞设置避免阈值持续切换。 TMP468器件可提供高测量精度(0.75°C)和测量分辨率(0.0 625°C)。该器件还支持低电压轨(1.7V至3.6V)和通用双线制接口,采用高空间利用率的小型封装(3mm×3mm或1.6mm×1.6mm),可在计算系统中轻松集成。远程结支持-55°C至+ 150°C的温度范围。 特性 8通道远程二极管温度传感器精度:±0.75&...
          发表于 09-18 16:05 ? 234次 阅读
          TMP468 具有引脚可编程的总线地址的高精度远程和本地温度传感器
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