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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种计算和访存高效的CNN网络模型计算调度映射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：CN114330653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202111586693.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种计算和访存高效的CNN网络模型计算调度映射方法是由殷海兵;殷理达;殷俊;颜成钢设计研发完成，并于2021-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种计算和访存高效的CNN网络模型计算调度映射方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习领域，公开了一种计算和访存高效的CNN网络模型计算调度映射方法。包括如下步骤：步骤1：根据片上SRAM存储配置确定存储映射方案；步骤2：根据片上可并发MAC计算单元配置确定计算映射方案；步骤3：根据网络模型、存储和计算映射方案，确定流水调度优化方案。本发明的一种计算和访存高效的CNN网络模型计算调度映射方法包括单位MAC计算单元算力、可并发强度、片上缓存颗粒度、缓存大小，并结合算法网络结构特点，为每个网络层实现优化映射，提出计算、存储、访存带宽多目标优化的网络结构映射实现方法。

本发明授权一种计算和访存高效的CNN网络模型计算调度映射方法在权利要求书中公布了：1.一种计算和访存高效的CNN网络模型计算调度映射方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：根据片上SRAM存储配置确定存储映射方案； 典型的卷积神经网络多重循环包含六重循环索引，分别是：输出特征索引、输出特征系数xy坐标、输入特征通道索引、卷积核内偏移量xy，S是滑动的步长长度；假设输入特征参量维度为Nif*Nix*Niy,卷积权重系数维度为Nif*Nof*Nkx*Nky,输出特征参量维度为Nof*Nox*Noy； 典型的卷积计算的硬件核心部件是密集MAC计算单元阵列，与之直接连接的是寄存器阵列，以实现数据移动和复用；还有与MAC计算阵列紧耦合的片上缓存，用于缓存输入特征系数和权重系数；假设用于保存输入特征系数的片上缓存维度为Tif*Tix*Tiy，保存权重系数的片上缓存维度为Tif*Tof*Tkx*Tky，保存输出特征系数的片上缓存为Tof*Tox*Toy；这样输入、输出特征系数和权重系数缓存存储单元Tm为Tm＝Tif*Tix*Tiy+Tif*Tof*Tkx*Tky+Tof*Tox*Toy；假设芯片内部缓存容量Ttot，那么参数Tif,Tix,Tiy,Tof,Tkx,Tky,Tox,Toy选择满足下面几个因素： ①Tm≤Ttot②片上缓存和外部存储器之间数据交换的频度finter尽可能小；③MAC计算单元数据等待梳理最小化； finter＝Nif*Nix*NiyTif*Tix*Tiy+Nif*Nkx*NkyTif*Tkx*Tky +Nof*Nox*NoyTof*Tox*Toy； 步骤2：根据片上可并发MAC计算单元配置确定计算映射方案；确定存储映射方案框架后，根据芯片片上MAC计算资源，确定计算映射方案；假设可并发的MAC计算单元数为Pm＝Pif*Pix*Piy*Pkx*Pky*Pof，其中一次MAC计算激活可以覆盖Pif*Pix*Piy维度的输入特征系数，覆盖Pif*Pof*Pkx*Pky维度的权重系数，以及覆盖Pof*Pox*Poy维度的输出特征系数； 假设芯片内部可以获得的MAC计算单元数为Ptot，那么参数Pif,Pix,Piy,Pof,Pkx,Pky,Pox,Poy选择需要满足下面几个因素： ①Pm≤Ptot②片上缓存和寄存器阵列之间数据交换的频度 fintra尽可能小；③MAC计算单元数据等待梳理最小化；④外部软件流水效率最大化； fintra＝Tif*Tix*TiyPif*Pix*Piy+Tif*Tkx*TkyPif*Pkx*Pky +Tof*Tox*ToyPof*Pox*Poy； 步骤3：根据网络模型、存储和计算映射方案，确定流水调度优化方案。

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