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一种针对图神经网络的表达特征数据输出方法和装置
摘要文本
本发明实施例提供了一种针对图神经网络的表达特征数据输出方法和装置，涉及图神经网络的表达特征数据输出技术领域，通过从稀疏数据块中确定出非零元素；以多个计算节点不超过负载上限，且多个计算节点之间负载均衡为约束条件，将权重数据划分为多个权重数据组；将权重数据组发送至与权重数据组对应的计算节点，并将输入特征数据和邻接矩阵数据发送至片上网络多节点加速架构；通过片上网络多节点加速架构输出针对图神经网络的表达特征数据，通过将权重数据划分为多个权重数据组，减少待计算权重数据包在NOC网络中的无效流转，实现了通过NOC提升针对图神经网络的表达特征数据的输出效率。 来自马-克-数-据-官网
申请人信息
- 申请人:苏州元脑智能科技有限公司
- 申请人地址:215000 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢
- 发明人: 苏州元脑智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种针对图神经网络的表达特征数据输出方法和装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311785863.X |
| 申请日 | 2023/12/22 |
| 公告号 | CN117454930A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06N3/042 |
| 权利人 | 苏州元脑智能科技有限公司 |
| 发明人 | 杨宏斌; 董刚; 赵雅倩; 曹其春; 胡克坤 |
| 地址 | 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢 |
专利主权项内容
1.一种针对图神经网络的表达特征数据输出方法，其特征在于，所述图神经网络配置有片上网络多节点加速架构，所述片上网络多节点加速架构包括多个计算节点，所述方法包括：获取稀疏数据块；从稀疏数据块中确定出非零元素；所述非零元素包括输入特征数据、邻接矩阵数据和权重矩阵数据；以多个所述计算节点不超过负载上限，且多个所述计算节点之间负载均衡为约束条件，将所述权重矩阵数据划分为多个权重数据组；多个所述权重数据组与多个所述计算节点一一对应；将所述权重数据组发送至与所述权重数据组对应的计算节点，并将所述输入特征数据和所述邻接矩阵数据发送至所述片上网络多节点加速架构；通过所述片上网络多节点加速架构输出针对所述图神经网络的表达特征数据。