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阿里巴巴推出新型神经网络硬件设计，论文获ISCA 2022国际会议认可
发布时间：2022年06月23日 15:35:47 阿里巴巴 人已围观
简介6月23日，国际知名会议ISCA 2022举行，阿里达摩院在图神经网络计算领域的论文获得收录。文中提出了一种创新的硬件架构，显著提升了图神经网络的处理效率，并有效降低了硬件成本。...
6月23日，国际体系结构领域顶级会议ISCA 2022刚刚结束，阿里达摩院在图神经网络计算领域的研究成果被大会认可，并发表了一篇创新性的论文，提出了一种全新的硬件设计，旨在显著提高图神经网络的处理效率，并将硬件成本降低一半。
与MICRO和HPCA并列为体系结构领域的三大国际会议，ISCA自1973年设立以来，见证了许多重要技术成果的首次发布，包括谷歌、英特尔和英伟达等企业在半导体技术方面的多项突破。官方数据显示，ISCA的论文录取率长期低于20%。近年来，阿里巴巴在该会议上多次展示其研究成果，成为ISCA历史上论文入选数量最多的中国企业。
本次入选的达摩院论文聚焦于图神经网络硬件的挑战。图神经网络是当前人工智能领域的一项热门技术，广泛应用于蛋白质结构预测、药物研发、推荐系统和金融风险控制等多个领域。处理大规模的图神经网络需要更高的存储容量和更低的通信时延，单靠传统硬件难以满足这些要求，效率相对较低。
在该论文中，达摩院提出了一种新的硬件架构，能够卸载远程内存的访问，从而提升处理的并行性并减少延迟。该架构以玄铁906处理器为核心，配合本地内存加速器Access Engine（AxE）和远端内存加速器Memory-Over-Fabric（MoF）。该硬件系统有效地承担了传统CPU的一部分任务，大幅度降低了内存访问延迟，同时提高了带宽的利用率。
基于这种架构，达摩院开发了一个包含四张FPGA的单机原型系统，并通过AliGraph软件将其部署到云端。测试结果表明，与传统CPU服务相比，该原型系统在云端使用FPGA的性价比提高了近两倍。
达摩院的研究团队表示：“大规模图神经网络的应用前景广阔，但目前行业内主流的加速方案仍然主要集中在图数据量较小的情况上。我们开发的硬件架构能够有效破解大规模分布式图神经网络的硬件瓶颈。”
据悉，2020年，阿里巴巴的三篇论文成功入选ISCA，再次刷新了国内企业的相关纪录，研究内容涵盖玄铁910处理器、存算一体芯片，以及AI硬件的基准测试等领域。
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