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聚合操作与合并操作，其对计算和存储器访问的需求完全不同。聚合操作中涉及到对邻节点的采样，然而Graph属于非欧氏数据类型，其大小维度不确定且无序，矩阵稀疏，节点位置随机，所以存储器访问不规则并难以复用数据;在合并操作中，其输入数据为聚合结果(节点的低维表征)以及权重矩阵，其大小维度固定，存储位置规则线性，对存储器访问不存在挑战，但是矩阵的计算量非常大。

基于以上分析，我们决定在GNN Core加速器设计中用两种不同的硬件结构来处理聚合操作与合并操作聚合器(Aggregator)：通过SIMD(单指令多数据处理器)阵列来对Graph进行邻居节点采样并进行聚合操作。其中的“单指令”可以预定义为mean()均值计算，或者其他适用的聚合函数;“多数据”则表示单次mean()均值计算中需要多个邻居节点的特征数据作为输入，而这些数据来自于子图采样器(Subgraph Sampler);SIMD阵列通过调度器Agg Scheduler做负载均衡;子图采样器通过NoC从GDDR6或DDR4读回的邻接矩阵和节点特征数据h0v，分别缓存在Adjacent List Buffer和Node Feature Buffer之中;聚合的结果hkN(v)存储在Agg Buffer之中。

合并器(Combinator)：通过脉动矩阵PE来执行聚合结果的卷积操作;卷积核为Wk权重矩阵;卷积结果通过ReLU激活函数做非线性处理，同时也存储在Partial Sum Buffer中以方便下一轮迭代。

合并的结果通过L2BN归一化处理之后，即为好终的节点表征hkv。

在比较典型的节点分类预测应用中，该节点表征hkv可以通过一个全连接层(FC)，以得到该节点的分类标签。

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