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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利多FPGA协同多深度神经网络流水线加速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：CN119808859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510002762.3，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权多FPGA协同多深度神经网络流水线加速方法是由魏祥麟;张云祥;庞明义;胡永扬设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本多FPGA协同多深度神经网络流水线加速方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多FPGA协同多深度神经网络流水线加速方法，其方法包括以下步骤：根据不同待部署深度神经网络模型的网络结构和计算需求，获取每个深度神经网络模型推理所需要的算子；并将每个待部署深度神经网络模型的推理过程划分为多个任务段；根据算子和任务段划分结果，向多个FPGA计算单元发送相应的调度指令，将每个深度神经网络模型推理所需要的算子按照类别部署到对应的FPGA计算单元，并控制对应的FPGA计算单元执行流水线操作，以进行待部署深度神经网络模型每个任务段的计算，并完成每个待部署深度神经网络模型的推理。本发明能够将多个模型推理过程中不同的计算任务进行流水线式处理，有效降低了多模型推理的总体时间。

本发明授权多FPGA协同多深度神经网络流水线加速方法在权利要求书中公布了：1.一种多FPGA协同多深度神经网络流水线加速方法，其特征在于，包括以下步骤： 模型算子识别： 根据不同待部署深度神经网络模型的网络结构和计算需求，获取每个深度神经网络模型推理所需要的算子；具体包括： 对每个待部署深度神经网络模型的层级结构进行提取，识别并获取模型推理过程中所涉及的各类计算算子，所述计算算子包括卷积算子、池化算子和全连接算子； 模型任务划分： 根据每个待部署深度神经网络模型的网络层级结构和计算需求进行任务划分，将每个待部署深度神经网络模型的推理过程划分为多个任务段；具体包括： 针对每个深度神经网络模型，按照深度神经网络模型的层级结构类别进行自上而下的任务段划分，划分过程中，相邻相同层级结构类别的层级划分为同一任务段； 流水线操作控制： 根据每个待部署深度神经网络模型推理所需要的算子和任务段划分结果，向多个FPGA计算单元发送相应的调度指令，将每个深度神经网络模型推理所需要的算子按照类别部署到对应的FPGA计算单元，并控制对应的FPGA计算单元执行流水线操作，以进行待部署深度神经网络模型每个任务段的计算，并完成每个待部署深度神经网络模型的推理； 控制对应的FPGA计算单元执行流水线操作，具体包括： 根据不同待部署深度神经网络模型任务段的执行顺序，控制对应待部署深度神经网络模型的不同任务段在不同的FPGA计算单元中交替执行，直至所有模型的任务段计算完成。

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