Dynamic-vision-sensor (DVS) 카메라는 $ ext{μ}$s 수준의 시간 해상도로 픽셀별 이벤트를 생성하며, 이는 표준 프레임 기반 비전과는 다른 알고리즘-하드웨어 공동 설계 접근 방식을 요구합니다. 이벤트 기반 그래프 신경망(EV-GNNs)이 유망한 알고리즘적 해결책으로 부상하고 있지만, 밀집형-정규 계산 연산과 희소-불규칙 메모리 액세스를 혼합함으로써 새로운 하드웨어(HW) 과제를 야기합니다. 우리는 이웃 병렬 스플라인 컨볼루션 엔진과 새로운 관심 영역(region-of-interest) 공간-시간 캐싱 메커니즘을 갖춘 2D/3D 분할 메모리 계층 구조를 통해 640$ imes$480 해상도까지 확장 가능한 최초의 EV-GNN 가속기인 ETHEREAL을 제시합니다. 측정 결과는 최신 워크로드에서 엔드투엔드 추론 시 25.6$ ext{μ}$s 지연 시간과 이벤트당 1.7$ ext{μ}$J 에너지를 보여줍니다.