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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于卷积神经网络微处理器的虚拟原型平台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：CN118171707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410068475.8，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于卷积神经网络微处理器的虚拟原型平台是由郑欣;刘合明;林贤;高怀恩;詹瑞典;蔡述庭;熊晓明设计研发完成，并于2024-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络微处理器的虚拟原型平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络微处理器的虚拟原型平台，该平台在现有的RISC‑V虚拟原型平台的基础上，进行以下设置：一是通过内联汇编的方法，为编译工具添加向量扩展和矩阵运算两条指令扩展，使编译工具编译时识别向量扩展和矩阵运算两条指令，成功编译成对应机器码给CPU硬件模型执行；二是通过改变RISC‑V虚拟原型处理器硬件模型的流水通道，在通道上增加向量加载模块和矩阵运算模块这两个SystemC模块，从而实现对CNN微处理器的虚拟原型平台的搭建。本发明可以解决CNN微处理器设计过程中实现软硬件协同设计等问题。

本发明授权一种基于卷积神经网络微处理器的虚拟原型平台在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络微处理器的虚拟原型平台，其特征在于，该平台在现有的RISC-V虚拟原型平台的基础上，进行以下设置： 一是通过内联汇编的方法，为编译工具添加向量扩展和矩阵运算两条指令扩展，使编译工具编译时识别向量扩展和矩阵运算两条指令，成功编译成对应机器码给CPU硬件模型执行； 二是通过改变RISC-V虚拟原型处理器硬件模型的流水通道，在通道上增加向量加载模块和矩阵运算模块这两个SystemC模块，从而实现对CNN微处理器的虚拟原型平台的搭建，其中： 向量加载模块用于接收CNN微处理器硬件模型中译码模块发来的向量加载指令，根据当前指令包含的操作数rs1,rs2进行操作；rs1代表要存入向量寄存器的地址，rs2为要存入的数据，向量加载模块结合这两个操作数，从而完成将特定数据存入特定地址的功能； 矩阵运算模块用于接收CNN微处理器硬件模型中译码模块发来的向量加载指令，根据当前指令包含的操作数rs1,rs2进行操作；矩阵运算模块首先会根据rs1和rs2，来判断当前是执行矩阵运算功能还是配置矩阵运算单元功能；当为配置矩阵运算单元功能时，矩阵运算模块会根据两个操作数来配置矩阵运算单元的大小；当执行矩阵运算功能时，矩阵运算模块会根据rs1中指向的掩膜权重地址提取向量寄存器中在向量加载指令期间提前存入的数据，将其与rs2中存入的输入特征图送入矩阵运算单元中进行运算，从而实现卷积神经网络中掩膜权重和输入特征图的矩阵运算。

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