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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利边缘端神经网络加速系统及边缘端神经网络模型的训练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：CN118261229B 。

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：202410406717.X，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权边缘端神经网络加速系统及边缘端神经网络模型的训练方法是由张盛;谢彬枫设计研发完成，并于2024-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本边缘端神经网络加速系统及边缘端神经网络模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种边缘端神经网络加速系统及边缘端神经网络模型的训练方法，其中边缘端神经网络加速系统包括：输入模块，用于向计算模块发送需要计算的输入数据，及根据状态信息向计算模块发送指令，状态信息根据神经网络的网络信息生成；计算模块，包括核心计算单元及一个以上辅助计算单元，用于根据指令获取核心计算单元与辅助计算单元的连接关系及网络信息，根据指令将核心计算单元及辅助计算单元相互连接，并根据输入数据及网络信息执行神经网络训练计算任务，神经网络训练计算任务包括主体计算任务及执行辅助计算任务，核心计算单元用于执行主体计算任务，辅助计算单元用于执行辅助计算任务；数据接收模块与计算模块连接，用于接收计算模块的计算结果。本发明通过将不同训练中均具有相同的细粒度运算表示的任务的执行单元设置为核心计算单元，使在进行不同训练时均可使用核心计算单元执行，使提高了硬件利用率和能耗表现。

本发明授权边缘端神经网络加速系统及边缘端神经网络模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种边缘端神经网络加速系统，其特征在于，包括： 输入模块，用于向计算模块发送需要计算的输入数据，及根据状态信息向所述计算模块发送指令，所述状态信息根据神经网络的网络信息生成； 计算模块，包括核心计算单元及一个以上辅助计算单元，用于根据所述指令获取核心计算单元与辅助计算单元的连接关系及网络信息，根据所述指令将核心计算单元及辅助计算单元相互连接，并根据所述输入数据及网络信息执行神经网络训练计算任务，所述神经网络训练计算任务包括主体计算任务及执行辅助计算任务； 所述核心计算单元用于执行主体计算任务，所述主体计算任务为前向推理阶段、反向传播阶段、权重更新阶段中具有相同的细粒度运算表示的计算任务； 所述辅助计算单元用于执行辅助计算任务，所述辅助计算任务为前向推理阶段、反向传播阶段、权重更新阶段中有不同细粒度运算表示的计算任务，所述辅助计算单元的数量与神经网络所需的辅助计算任务的种类相对应； 数据接收模块与所述计算模块连接，用于接收所述计算模块的计算结果。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；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”。

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