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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于FPGA的图神经网络切片融合式聚合计算硬件架构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：CN114723030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210482667.4，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于FPGA的图神经网络切片融合式聚合计算硬件架构是由黄以华;许圣钧设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FPGA的图神经网络切片融合式聚合计算硬件架构在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于FPGA的图神经网络切片融合式聚合计算硬件架构，通过将m2个切片进行融合部署到计算阵列中，使每个计算单元被m个节点时分复用。同一列的计算单元之间构成环形连接，使节点数据在计算单元间的传播，以此实现GNN中的聚合任务。此方法只需要原始环形聚合阵列1m2的时间，且无需复杂的数据预处理，同时还具有访存规则、适应性强等优点。

本发明授权一种基于FPGA的图神经网络切片融合式聚合计算硬件架构在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA的图神经网络切片融合式聚合计算硬件架构，其特征在于，包括预处理模块、存储器、存储控制模块、控制器和聚合计算单元阵列，其中： 所述预处理模块的输入为图神经网络模型和数据集，所述预处理模块根据图神经网络模型和数据集生成控制信号流至控制器中，同时将数据集中的数据编码后送入存储器存储； 所述存储控制模块用于将所述存储器中存储的数据送入聚合计算单元阵列中； 所述控制器将控制信号发送至聚合计算单元阵列中； 所述聚合计算单元阵列根据控制信号流决定是否计算聚合计算，所述聚合计算单元阵列根据所述存储器中存储的数据进行聚合计算； 所述数据集为图的邻接矩阵，所述邻接矩阵两个维度都用于表示图中所有节点的编号，当两个节点之间有连接时，邻接矩阵对应的坐标点为1，否则为0； 所述将数据集中的数据编码，具体为： 邻接矩阵分为多个切片后，每一个切片采用改进的COO编码，切片标识分为切片组标识、组内切片标识，同一切片内的数据按切片内相对坐标从小到大的顺序存放； 所述控制信号流利用预处理模块中的移位译码器对编码后的邻接矩阵译码生成的，具体为： 根据数据的切片组标识进行判断，读取一个切片组的数据； 切片融合因子为m，则每个移位译码器需要并行完成m2条控制信号流的生成，这些控制信号流分为m组，每组m条控制信号流属于一个目标节点，每条控制信号流对应该目标节点的一个切片内的源节点； 对读取的数据进行分拣； 根据组内切片标识将数据分别送入对应的控制信号流寄存器中，等待控制流生成的开始信号； 切片大小为Tile_size时，控制信号流寄存器也为Tile_sizebits，每一位用于控制一个时钟周期的聚合任务，同时记录器每个时钟周期加1； 当控制信号流寄存器最顶部的数据与记录器的数值相等时，对应控制信号流寄存器最左侧的数据位置1，同时弹出控制信号流寄存器顶部的数据，直到Tile_size个时钟周期后，译码完成； 此后，聚合开始时，控制信号流寄存器每个时钟周期右移一位，该控制信号流寄存器最右侧的数据位作为控制信号，作为判断有无聚合任务的标志。

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