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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种高并行度的异构卷积神经网络加速器及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：CN115577747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211155291.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种高并行度的异构卷积神经网络加速器及加速方法是由潘晓英;穆元震;王昊;贾凝心设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高并行度的异构卷积神经网络加速器及加速方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高并行度的异构卷积神经网络加速器及加速方法，包括控制子系统、并行处理子系统和存储子系统，子系统中的控制模块用于从片外存储模块中加载输入数据到片内存储模块，或者将输出数据从片内存储模块写回到片外存储模块，片内存储模块用于缓存待处理的输入数据或者并行计算模块得到的运算结果，可配置权重量化模块用从片内存储模块读取权重，并根据配置文件进行量化，指令模块从片外存储模块获取指令并驱动并行计算模块执行运算；并行处理模块用于处理输入数据与权值，根据指令实现卷积运算或者池化运算。本发明充分利用异构处理器的控制和逻辑计算资源，实现了更高并行度的数据处理，使得系统以较低的功耗和较高的性能实现卷积神经网络。

本发明授权一种高并行度的异构卷积神经网络加速器及加速方法在权利要求书中公布了：1.一种高并行度的异构卷积神经网络加速器的加速方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：控制子系统中，控制模块对片外存储模块进行初始化，向片外存储模块写入对应的配置文件、网络结构文件、输入图片、权重数据； 步骤二：控制模块驱动指令模块，指令模块读取片外存储模块中的网络结构文件，自动解析该文件，生成对应的配置指令和调度指令，并将配置指令发送到可配置权重量化模块，调度指令发送到并行处理子系统； 步骤三：可配置权重量化模块读取外存中的配置文件，根据配置文件调用量化程序，对权重数据进行对应的量化，并将量化后的权重数据写回到片外存储模块； 步骤四：片内存储模块从片外存储模块读入输入图片和权重数据，并完成对当前行数据以及相邻两行数据的缓存，将对应的数据加载到对应的FIFO块； 步骤五：并行处理子系统解析调度指令，按照网络结构的顺序依次执行卷积计算模块和池化计算模块； 步骤六：卷积计算模块将输入特征图和输出特征图展开时，并行度设置为Tm和Tn，一次展开Tm个输入特征图和Tn个输出特征图，一次并行处理Tm*Tn组向量；卷积计算模块计算时将多通道输入特征图沿输入通道和输出通道两个维度进行展开，并行的对这两个维度的数据进行乘累加运算； 步骤七：池化计算模块将卷积计算模块的计算结果作为输入，对这些结果进行多次比较操作，得到最终的计算结果，并将此结果经由片内存储模块写回到片外存储模块; 所述的方法所采用的加速器,包括控制子系统、并行处理子系统和存储子系统三个部分，所述控制子系统接于并行处理子系统，控制子系统与存储子系统相接，存储子系统与并行处理子系统相接；控制子系统包括控制模块、指令模块、可配置权重量化模块；处理子系统包括卷积并行计算模块、池化模块；存储子系统包括片外存储模块、片内存储模块。

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