6月23日，國際體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域頂會ISCA 2022剛剛落下帷幕，阿里達摩院在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算領(lǐng)域的論文被大會收錄，文章開創(chuàng)性地提出了一種全新的硬件架構(gòu)，可大幅提升圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理效率，降低一半硬件成本。

ISCA、MICRO、HPCA并稱為體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域三大頂級會議，ISCA創(chuàng)辦于1973年，見證了諸多突破性成果的首次亮相，包括谷歌、英特爾、英偉達等企業(yè)在半導(dǎo)體領(lǐng)域的多項技術(shù)創(chuàng)新。官方信息顯示，ISCA論文錄取率常年低于20%。近兩年，阿里巴巴已有多個成果在該會議亮相，是ISCA歷史上論文入選最多的中國企業(yè)。

本次入選的達摩院論文，致力于解決圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件的問題。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的熱門技術(shù)之一，可應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、分子制藥、推薦系統(tǒng)、金融風控等領(lǐng)域。大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理，對存儲規(guī)模、通信時延的要求更高，如果僅靠傳統(tǒng)硬件處理，效率低下。

在該論文中，達摩院提出了一種新的硬件架構(gòu)，可硬件卸載遠端內(nèi)存訪問，提升并行度、減小延時。該架構(gòu)以玄鐵906處理器為控制核心，并輔以本地訪存加速器Access Engine（AxE）以及遠端訪存加速器Memory-Over-Fabric（MoF）。該硬件系統(tǒng)高效地分擔了傳統(tǒng)CPU的部分任務(wù)，大幅減小訪存延時，并增加了帶寬利用率。

達摩院基于此架構(gòu)實現(xiàn)了單機四卡FPGA的原型系統(tǒng)，并通過AliGraph軟件部署到云端，根據(jù)測試，相比購買CPU服務(wù)，使用該原型系統(tǒng)的云上FPGA性價比提升約 2倍。

達摩院研究人員表示：“大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用越來越廣闊，但業(yè)界主流加速方案多數(shù)仍局限于圖數(shù)據(jù)量較小的場景，我們研發(fā)的硬件架構(gòu)可有效解決大規(guī)模分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件瓶頸?！?/p>

據(jù)介紹，2020年，阿里巴巴三篇論文入選ISCA，創(chuàng)造國內(nèi)企業(yè)紀錄，相關(guān)論文研究包括玄鐵910處理器、存算一體芯片以及AI硬件基準測試等。

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