首款商用图神经网络加速IP核正式发布上市

最近国内芯片圈出了件新鲜事——中科睿芯正式发布了一款图神经网络加速芯片的IP核，代号很有意思，叫“GCU Zero”。听上去像是科幻作品里的装备，但实际上它是实打实的“首款商用图神经网络加速IP核”，而且团队表态了：这不是预备跑，是已经跑起来了，全球范围内面向商用授权。

这款IP核是在中科院计算所及其中科院计算所南研院的通力协作下研发的，1月8日正式对外发布。团队强调，在目前的市场上，还没有其他可供授权的同类IP核。换句话说，这是一片全新领地，他们拔得头筹。

适合图神经网络的算力

GCU Zero专注于高效加速图神经网络的推断阶段，这其实是很多AI应用需要“真刀真枪”落地的核心环节。项目的主要研究人员之一，中科院计算所特别研究助理严明玉博士解释说，Zero的名字寄托了一个愿景：从“0号”认知智能芯片起步，缩小机器与人类智能上的差距。而G和U合起来是Graph Unit，也就是图处理单元——专门为图神经网络特殊算力量身设计的计算单元。C则代表Cognitive Intelligence，意为认知智能。

这种命名并非玩梗，背后是精心设计的结构思路。GCU Zero采用了混合架构思想，为图神经网络的两个主要执行阶段——图遍历和神经网络变换，分别设计了专门的加速引擎，并且实现流水线执行。听起来是不是像一条高效的双车道高速？两个步骤互不干扰，又能顺畅衔接，大幅提升了图神经网的执行效率。

GCU Zero Homosapiens系列

比如说，在加速图卷积神经网络时，GCU Zero提供了两种工作模式：低延迟的独立执行模式和高并发的融合执行模式。团队用“四高三低四少”总结它的优点，听起来像一份漂亮的成绩单。

具体来说，“四高”包括高可配性、高可拓展性、高并发、高能效。这图意思是：你在不同场景下可以灵活配置执行模式；如果你要处理更大规模的图神经网络，多个IP核可以互联协同；而且它能同时并行处理几十个图节点任务，效率比传统处理器高出一截。

“三低”是指在低延迟模式下，所有资源集中处理单个图节点，这样延迟、开销、能耗都压得很低。“四少”则是在高并发模式下，多个图节点的任务同时进行，两个主要阶段还能流水线运行，减少了中间数据的来回搬运和计算开支，所以计算少、访存少、功耗少，运行时间也更短。

这些参数放到实战中，效果立竿见影。在Reddit数据集和GraphSage模型下的测试中，GCU Zero IP基于64 GB/s的片外存储带宽，10毫秒内完成的图节点处理任务，是英伟达TESLA T4的两倍以上。要知道，T4可是目前推理端的常用卡。

开启图神经网络加速时代

图神经网络被业界普遍认为是推动“认知智能”落地的关键技术，它能攻克深度学习处理不了的关系推理、可解释性等难题，让机器从“感知”进阶到“理解”和“思考”。

不过，虽然国际上不少学术团队已经开始做图神经网络加速的相关研究，工业界也出现了基于图神经网络的实际应用，但图神经网络加速芯片在国际上还是一片“无人区”。2020年初，严明玉博士就在国际计算机体系结构顶会HPCA上发表了第一个图神经网络加速结构设计——HyGCN。这个名字的寓意也很直白：向图神经网络加速说“Hi”，宣告这个加速时代即将开启。

GCN作为图神经网络最重要的分支，将深度学习算法和图计算算法融合在一起，在搜索、推荐、风险控制等关键领域展现出更强的认知和处理能力。从此刻开始，硬件的适配终于跟上了算法的节奏。

完整芯片进入投片倒计时

GCU Zero IP核其实是Homosapiens系列的首个产品。严明玉博士透露，面向高性能和超高性能的图神经网络训练和推断，这个系列在今明两年还会有新产品陆续发布。“Homosapiens”取自生物学上的“智人”，寓意很明确：正是高度发展的大脑赋予了人类推理和语言能力，让智人在残酷的生存竞争中脱颖而出。团队把这份信念投射到芯片上，期望赋予机器真正的认知智能。

眼下，人工智能正从数据驱动的“感知智能”阶段，迈向数据与知识双驱动的“认知智能”阶段。机器被期待具备基于知识的逻辑推理能力，而图神经网络技术的发展和应用就是那把关键钥匙。它的效果已经在工业界落地中得到验证，接下来大家都盼着能直接用于图神经网络计算的翻跟斗件。

至于芯片的硬参数，GCU Zero IP核基于台积电12 nm制程工艺，运行频率可达1.2 GHz。严明玉进一步透露，基于GCU Zero，团队已经设计了完整的芯片，投片计划已经排上日程。今年第二季度，它将搭载在中科睿芯的“金刚”高通量计算机上正式亮相。一切都在倒计时。

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