摘要
本发明涉及一种以块为中心的异构图神经网络加速系统及方法,包括处理器,处理器包括块加载单元、块调度单元、处理单元和归约单元。块加载单元用于识别中心块并构建块重叠图,并且基于中心块的重叠度对中心块进行优先级排序;块调度单元用于动态地将排序后的中心块分配至闲置的处理单元;处理单元用于基于逐行矩阵乘法和逐元素运算对中心块进行计算,以对异构图神经网络推理进行混合计算,生成块重叠图的结构聚合和语义聚合的中间聚合结果;归约单元用于根据从处理单元接收的中间聚合结果对聚合状态位进行判断,在结构聚合和语义聚合完成的情况下,将语义特征输出。本发明显著减少冗余特征访问,提升了数据处理效率,降低了内存带宽需求。