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摘要：中科院计算所特别研究助理严明玉表示：“图神经网络加速芯片目前在国际上还是‘无人区’，研究成果发表后得到了业界认可。”
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图神经网络加速芯片之后有望成为主流的机器学习芯片。 _ _ _ _ _ _ 
近日，《中国计算机学会通讯》（CCCF）刊发了中科院计算所特别研究助理严明玉、研究员范东睿以及研究员叶笑春，共同撰写的综述文章《图神经网络加速芯片：人工智能“认知智能”阶段起飞的推进剂》。 
文中提出了图神经网络加速芯片设计“HyGCN”，寓意是向图神经网络的加速说‘Hi’。图神经网络被认为是推动认知智能发展强有力的推理方法，有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题，让机器“能理解、会思考”。 据Allied Market Research 发布的机器学习芯片市场报告显示，2022年机器学习芯片市场规模预计将达到 827.2 亿美元。图神经网络加速芯片有望在接下来3年内与现有的神经网络芯片共生，甚至在5年后替换大部分的神经网络学习芯片，成为主流的机器学习芯片，可能将产生300亿美元以上的市场规模。 
目前，图神经网络的应用也越来越广泛，比如谷歌地图基于事件树的风险评估、图片社交网站Pinterest的内容推荐、阿里巴巴的风控和推荐、腾讯等公司的视觉和风控等。 中科院计算所特别研究助理严明玉表示：“图神经网络加速芯片目前在国际上还是‘无人区’，研究成果发表后得到了业界认可。”以中科院计算所为代表的中科院科研机构，不断向科学技术广度和深度进军，加快解决制约科技创新发展的关键问题。 『本文转载自网络,版权归原作者所有,如有侵权请联系删除』 |
