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具有乘积量化和统一索引的 LLM 增强型 GNN 加速器.pdf

上传人: 芦苇 编号:651825 2025-05-01 26页 2.01MB

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本文提出了一种用于增强图神经网络(GNN)的加速器,该加速器结合了产品量化(PQ)和统一索引的策略。核心观点包括:1. 传统的GNN在处理未见图时表现不佳,而大型语言模型(LLM)具有较强的泛化能力,可以用来改进GNN。2. 本文提出的方法可以将LLM的预测能力与GNN的数据表示能力相结合,有效提升GNN的性能。3. 通过实验证明,LLM增强型GNN在多数图数据集上取得了优异的准确率。4. 本文还展示了三种技术:PQ-based MatMul、Unified Architecture和Extensible GFM-ISA Design,以减轻LLM带来的计算负担,提高硬件利用率。5. 加速器在特定硬件和数据集上与现有技术相比,实现了高达3.93倍的加速和102.52倍的能效提升。
"LLM-Enhanced GNN如何提升节点分类任务的准确性?" "如何通过统一索引单元设计加速GNN的训练和推理?" "产品量化技术在GNN加速器设计中扮演什么角色?"
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