一种基于存算一体阵列的动态图神经网络加速方法及装置

本发明公开了一种基于存算一体阵列的动态图神经网络加速方法及装置，属于神经网络加速与存算一体技术领域。本发明将动态图划分为静态子图与动态增量子图，分别映射至存算一体阵列的固定计算分区与可重构计算分区，完成初始权重部署；实时检测图拓扑或权重的变化事件，生成增量更新指令后仅对可重构计算分区的对应存储单元执行局部权重更新；基于更新后的存算一体阵列，对两类子图分别执行图神经网络前向计算并聚合结果。本发明解决了现有存算一体加速方案处理动态图时全阵列重映射开销高、更新与推理串行时延大的问题，可提升动态图神经网络推理的实时性与计算能效，适用于动态社交网络、实时流量预测等场景。