現(xiàn)在許多全新的基于圖形的機器學習算法或圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）不斷在學術界和工業(yè)界涌現(xiàn)。本白皮書探討了GraphSAGE GNN算法的數(shù)學原理，并從多個角度分析了GNN加速器設計中的技術挑戰(zhàn)。通過分析問題并在架構層面逐一解決，提出了一種架構，利用Achronix Speedster7t AC7t1500 FPGA器件提供的具有競爭性的優(yōu)勢，創(chuàng)建了一種高度可擴展的、能夠提供卓越性能的GNN加速解決方案。
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