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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于存内计算的图卷积网络软硬件协同加速方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114707648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210267969.X，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于存内计算的图卷积网络软硬件协同加速方法是由汪玉;朱昱;朱振华;戴国浩;杨华中设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于存内计算的图卷积网络软硬件协同加速方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于存内计算的图卷积网络软硬件协同加速方法，该方法包括：在软件方面，通过量化定点方式，将图数据的高位宽的浮点数转化为低位宽的定点数，将图数据的原始图分割成多个子图得到聚类结果，并将多个子图的节点特征映射到用于特征聚合的RRAM交叉阵列上，再使用边删除方式将聚类结果中连接不同子图的边删除，以将图数据部署到硬件上；在硬件方面，配置计算模块和控制模块，其中，计算模块包括：聚合核阵列、向量组合阵列和中间缓存，控制模块包括：指令队列、图数据解码器和邻居缓存；通过软件方面和硬件方面的协同设计，实现图卷积网络GCN计算的加速。本发明提升了计算的并行度、架构的吞吐率和硬件的资源利用率。

本发明授权一种基于存内计算的图卷积网络软硬件协同加速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于存内计算的图卷积网络软硬件协同加速方法，其特征在于，包括以下步骤：软件方面：在进行图数据的存内计算中通过量化定点方式，将所述图数据的高位宽的浮点数转化为低位宽的定点数；并使用基于图聚类的映射算法，将所述图数据的原始图分割成多个子图得到聚类结果，并将所述多个子图的节点特征映射到用于计算特征聚合的RRAM交叉阵列上；以及，基于所述聚类结果使用边删除方式，将所述聚类结果中连接不同所述子图的边进行删除，以通过面向硬件的部署算法将所述图数据部署到硬件上；硬件方面：配置计算模块和控制模块；其中，所述计算模块包括：聚合核阵列、向量组合阵列和中间缓存，所述聚合核阵列用于计算所述图数据的特征聚合，所述向量组合阵列用于计算所述图数据的向量组合，以及所述中间缓存用于所述聚合核阵列和所述向量组合阵列的数据交换；所述控制模块包括：指令队列、图数据解码器和邻居缓存，分别用于所述图数据的指令的暂存、格式转换以及邻接向量的暂存；通过所述软件方面和所述硬件方面的协同设计，实现图卷积网络GCN计算的加速。

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