HIGH-PERFORMANCE COMPUTING SYSTEM FOR ACCELERATING DEEP LEARNING BASED GRAPH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS, AND METHOD OF THE SAME

다양한 실시예들은 딥러닝 기반 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional neural network; GCN) 추론 가속을 위한 고성능 컴퓨팅 시스템 및 그의 방법을 제공한다. 다양한 실시예들에 따르면, 컴퓨팅 시스템은 그래프의 노드들로부터 인풋 특징 벡터들을 추출하는 집계 단계(aggregation phase), 및 인풋 특징 벡터들을 이용하여, 아웃풋 특징 벡터들을 도출하는 결합 단계(combination phase)를 수행하도록 구성되고, 집계 단계 및 결합 단계의 각각은, 행별 곱(row-wise product)을 기반으로 하는 희소-밀집 행렬 곱셈(sparse-dense general matrix multiplication; SpDeGEMM)을 통해, 수행된다