买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种适用于存算一体阵列的数据流通路装置及其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：CN116911365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310744336.8，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种适用于存算一体阵列的数据流通路装置及其方法是由潘红兵;林雨生;傅高鸣;王宇宣;彭成磊设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于存算一体阵列的数据流通路装置及其方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种适用于存算一体阵列的数据流通路装置及其方法。该装置包括：全局缓冲区，用于缓存推理过程的中间结果，并将已就绪的下一步骤数据输送到等待区寄存器组中；等待区寄存器组，用于存储和驱动要进入存算一体阵列进行计算的输入数据；存算一体阵列，用于根据预先映射的权重信息实现神经网络推理过程的卷积操作和全连接层计算，并将所得到的计算中间结果传输到单指令多数据流模块；单指令多数据流模块，用于实现神经网络推理过程中的池化操作、激活函数的功能，并将结果传输到所述全局缓冲区。本发明的数据流通路装置和方法可以简化数据的存储和调度，提高电路模块的复用性。

本发明授权一种适用于存算一体阵列的数据流通路装置及其方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于存算一体阵列的数据流通路装置的运作方法，其装置包括：全局缓冲区，用于缓存推理过程的中间结果，并将已就绪的下一步骤数据输送到等待区寄存器组中；等待区寄存器组，用于存储和驱动要进入存算一体阵列进行计算的输入数据；存算一体阵列，用于根据预先映射的权重信息实现神经网络推理过程的卷积操作和全连接层计算，并将所得到的计算中间结果传输到单指令多数据流模块；单指令多数据流模块，用于实现神经网络推理过程中的池化操作、激活函数的功能，并将结果传输到所述全局缓冲区，其特征在于，所述运作方法的具体步骤包括： 1将已训练完毕的神经网络的权重映射到存算一体阵列中，包括卷积层权重和全连接层权重；如果当前所需映射的权重是卷积层权重，且该权重块较小，则通过对角填充方式复制多份卷积块进行映射，其中复制倍数以卷积滑窗经过一整行或一整列所需步数为基准，复制倍数应尽可能大但不可大于该基准； 2通过通用接口将初始特征图输入到全局缓冲区，随后输入选择单元将数据流存储到第一存储器中；随后输入选择单元将切换数据流通路路线，在下一缓冲周期的数据流到达时，将该数据流存储到到第二存储器中；以此类推，输入选择单元会将后续缓冲周期的数据流依次交替传输到第一存储器和第二存储器中； 3输出选择单元从当前数据流存储的存储器中将数据流取出，并传输到等待区寄存器组，再由控制模块将其传输到存算一体阵列，在存算一体阵列中与已映射完毕的权重进行计算，生成的中间结果传输到单指令多数据流模块； 4根据神经网络的配置信息要求决定是否需要进行池化或者激活操作，如果下一步骤是池化操作，则配置数据流进入池化模块进行三步池化操作，并且如果当前所需映射的权重是卷积层权重且该权重块较小，则在权重映射时将该卷积块的相邻权重复制块中相同通道的权重重映射至存算一体阵列中的相邻列中；如果下一步骤是激活操作，则配置数据流进入激活单元进行激活；如果下一步骤是其他操作，则不对数据流做处理； 5将步骤4中所得到的结果传输到全局缓冲区中由输入选择单元选择的存储器中，并重复步骤2~4直至神经网络的推理过程执行完毕； 6将计算结果通过通用接口从全局缓冲区输出到系统外部。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京大学，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。