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龙图腾网获悉北京灵汐科技有限公司申请的专利神经网络计算图的处理方法及处理装置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：CN115034358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210539729.0，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权神经网络计算图的处理方法及处理装置是由吴欣洋;李涵;常永辉;李彤设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络计算图的处理方法及处理装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种神经网络计算图的处理方法及处理装置、电子设备、计算机可读介质，处理方法包括：获取神经网络计算图中每个原始算子节点对应的输入张量的批大小；根据每个原始算子节点对应的批大小对每个原始算子节点对应的批处理维度进行维度长度变换，以得到每个原始算子节点对应的目标算子节点；每个目标算子节点对应的批处理维度的维度长度小于对应的原始算子节点对应的批处理维度的维度长度；根据多个目标算子节点，获取目标神经网络计算图。根据本公开的技术方案，能够实现对神经网络计算图的优化，减少在编译时神经网络计算图对芯片资源的占用，提高神经网络计算图的编译效率和效果，降低编译难度。

本发明授权神经网络计算图的处理方法及处理装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络计算图的处理方法，其特征在于，原始的所述神经网络计算图包括多个原始算子节点，所述方法包括： 获取原始的神经网络计算图中每个所述原始算子节点对应的输入张量的批大小，所述输入张量的批大小为所述输入张量的批处理维度的维度长度； 根据每个所述原始算子节点对应的批大小对每个所述原始算子节点对应的批处理维度进行维度长度变换，以得到每个所述原始算子节点对应的目标算子节点；每个所述目标算子节点对应的批处理维度的维度长度小于对应的原始算子节点对应的批处理维度的维度长度； 根据多个所述目标算子节点，获取目标神经网络计算图； 在所述获取目标神经网络计算图之后，所述处理方法还包括： 将所述目标神经网络计算图编译至众核系统，所述众核系统包括至少一个众核芯片，所述众核芯片包括多个物理核； 所述将所述目标神经网络计算图编译至众核系统包括：对于所述目标神经网络计算图中的每个目标算子节点，根据所述众核芯片的物理核对所述目标算子节点的计算任务进行流水式处理，得到与所述目标算子节点对应的原始算子节点相同的计算结果。

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