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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于交错映射的GCN-ReRAM顶点特征选择性更新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：CN119397229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411452287.1，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权一种基于交错映射的GCN-ReRAM顶点特征选择性更新方法是由何水兵;王文炯;杨斯凌设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交错映射的GCN-ReRAM顶点特征选择性更新方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于交错映射的GCN‑ReRAM顶点特征选择性更新方法。本发明针对利用基于ReRAM的存算一体系统训练图卷积神经网络时，由于度数满足幂律分布的顶点随机分布造成GCN相关写操作的总延迟受限于单位最长写延迟，产生“木桶短板效应”，严重影响加速器性能的问题。本发明考虑了顶点特征的重要性，重要性较高的顶点特征每次反向传播更新，不重要的顶点间隔多次反向传播更新，既减少了Crossbar的写次数，降低了其写延迟，又提高了Crossbar的使用寿命，同时，本方法采用的交错映射方式能够保证每个Crossbar的更新时间一致，防止个别Crossbar更新时间过长降低系统的整体性能。

本发明授权一种基于交错映射的GCN-ReRAM顶点特征选择性更新方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交错映射的GCN-ReRAM顶点特征选择性更新方法，其特征在于，按照顶点度数区分各个顶点的重要性，然后在存内计算PIM芯片的核心计算单元ReRAMCrossbar阵列的每一个ReRAMCrossbar上交错映射不同重要性的顶点，最后选择性更新重要性较高的顶点特征，具体包括如下步骤： 1假设图数据中顶点数量为NV，每一个ReRAMCrossbar的大小为S*S，计算所有顶点的度数，并对其进行降序排序，得到顶点度数的降序列表； 2将所述降序列表按顺序划分为S个区间，每个区间内有不多于个顶点，每个区间重要程度相同或相似，不同区间代表不同重要等级的顶点簇； 3针对每一个待映射数据的ReRAMCrossbar，进行交错映射，从每一个区间内选择一个顶点映射到所述ReRAMCrossbar上，且每个顶点只能映射一次，保证每一个ReRAMCrossbar上映射的顶点均来自不同的区间，使得各个ReRAMCrossbar上映射顶点的度数分布相接近； 4进行图卷积神经网络模型训练，完成一轮前向传播和反向传播，得到更新后的顶点特征； 5对于每个ReRAMCrossbar上映射的顶点，根据所述顶点的度数大小，对所述降序列表后百分之M内的低度数顶点进行选择性更新，其余高度数顶点每个时期更新，参数M可根据训练图卷积神经网络使用的图数据集特性动态调整； 6重复步骤4-步骤5，直到完成图卷积神经网络模型的训练。

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