[发明专利]用于图神经网络和图应用的可编程访问引擎架构

说明书

本说明书描述了在图神经网络(GNN)处理时访问属性数据的方法和系统。示例系统包括：多个核，多个核中的每个包括键‑值提取器和滤波器，并且可以使用软件接口编程为支持GNN属性数据的多种数据格式，其中，键‑值提取器可使用软件接口编程为执行与访问GNN属性数据相关联的键‑值提取，并且多个核中的至少一个的滤波器可使用软件接口编程为采样与访问GNN属性数据相关联的节点标识符；以及与多个核通信耦合的第一存储器，其中第一存储器被配置为存储由多个核共享的数据。

技术领域

本说明书涉及图神经网络(GNN)领域，尤其涉及对GNN的数据访问进行加速。

背景技术

图神经网络(“GNN”)可以是用于非结构化数据建模和处理的有效模型。最近，GNN越来越多地用于诸如推荐系统、风险控制系统等应用中。图数据可以是非结构化的。因 此，对图数据进行访问可以导致随机存储器访问。

发明内容

本说明书的实施例提供了一种用于在进行图神经网络(GNN)处理时访问GNN属性数 据的系统，包括：多个核，所述多个核中的每个包括键-值提取器和滤波器，并且是可使用软件接口编程以支持GNN属性数据的多种数据格式，其中：键-值提取器可根据GNN属 性数据的多种数据格式中的一种来使用软件接口进行编程，以用于执行与访问GNN属性 数据相关联的键-值提取，并且多个核中的至少一个的滤波器可根据GNN属性数据的多种 数据格式中的一种使用软件接口编程以用于采样与访问GNN属性数据相关联的节点标识 符；以及第一存储器，与多个核通信耦合，其中第一存储器被配置为存储由多个核共享 的数据。

在一些实施例中，软件接口包括至少一个或多个以下用于对键-值提取器进行编程的 可配置参数：第一存储器的存储器地址，其存储键-值提取的键；第二存储器的存储器地 址，其存储键-值提取的值；待提取的键-值对的数量；待提取的数据长度；第一存储器中用于写入结果的目标存储器地址；或指示是否启用重新排序的标志。

在一些实施例中，软件接口包括以下用于对滤波器进行编程的可配置参数中的至少 一个：采样算法；或用于滤波由采样算法生成的经采样结果的正则表达式。

在一些实施例中，多个核中的至少一个的键-值提取器还可以通过软件接口编程为： 确定第一存储器的存储与键对应的值的存储器地址；从存储器地址中提取与键对应的值； 并将提取的值写入到第一存储器中。

在一些实施例中，多个核包括第一核；第一核的键-值提取器可通过软件接口编程为： 确定第一存储器中的从其要提取根节点的边数据的地址，其中边数据包括根节点的邻近 节点的标识符，以及从确定的地址中提取根节点的边数据；并且第一核的滤波器可通过软件接口编程为：使用采样算法从边数据中的邻近节点的标识符中进行采样以确定一个或多个经采样节点标识符，并将一个或多个经采样节点标识符写入到第一存储器中。

在一些实施例中，根节点的边数据包括关于根节点的每条边的权重值；以及第一核 的滤波器还可以通过软件接口编程为：根据关于根节点的每条边的权重值进行采样以确 定一个或多个经采样节点标识符。

在一些实施例中，多个核包括第二核；并且第二核的键-值提取器可通过软件接口编 程为：确定第一存储器中从其要提取根节点的边列表指针的地址，从所确定的地址提取根节点的边列表指针，其中边列表指针指向存储在第二存储器中的根节点的边列表，并 且边列表中的每个将根节点连接到邻近节点，基于来自所述第二存储器的所述根节点的 边列表，提取根节点的邻近节点的一个或多个标识符，并将根节点的相邻节点的一个或 多个标识符写入到第一存储器中以供第一核访问。

在一些实施例中，多个核包括第三核；并且第三核的键-值提取器可通过软件接口编 程为：接收与根节点对应的根节点标识符，根据根节点标识符来确定边列表指针，并将边列表指针写入到第一存储器中以供第二核访问。