Graph Neural Networks 활용으로 AI 혁신

Graph Neural Network(GNN)는 고유의 특성으로 인해 신약 발견부터 추천자 시스템까지 다양한 실용 분야에 활용되고 있습니다.

GNN은 매우 복잡한 관계나 상호작용의 패턴을 학습할 수 있으므로, 그래프로 구조화된 데이터와 관련된 용도에서 매우 유용한 것으로 입증되었습니다.

GNN은 날씨 예보, 사기 탐지와 역학 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 있으나, 현존하는 하드웨어 가속기에서 GNN을 빠르고 정확하며 효율적으로 실행하는 것은 상당히 어려운 일입니다.

이 웨비나에서는 GNN의 상용 가능성, GNN 구현 기회에 관한 최신 연구, 새로운 하드웨어 아키텍처인 지능형 처리 장치(IPU) 시스템을 GNN 가속화에 사용하는 경우의 이점을 소개합니다.

요약:

• 연구 및 산업 분야의 GNN 구현 기회
• Temporal Graph Networks를 이용한 GNN 가속화 기법
• AI용으로 설계된 IPU 하드웨어의 개요 및 이러한 하드웨어가 GNN 응용에 유용한 이유