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龙图腾网获悉北京航天自动控制研究所申请的专利一种基于Winograd的深度学习处理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：CN115759235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211602462.1，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种基于Winograd的深度学习处理方法是由王晓峰;谢宇嘉;周辉;赵雄波;盖一帆;路坤锋;蒋彭龙;李晓敏;李超然;董文杰;林平;吴松龄;弥寒光;黄鹂;吴敏;赵冠杰;王森;李杨珺;杨庆军;靳蕊溪;林玉野;李杰设计研发完成，并于2022-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Winograd的深度学习处理方法在说明书摘要公布了：本公开属于神经网络处理方法技术领域，具体而言涉及一种基于Winograd的深度学习处理方法，包括：获取待计算单元的大小；获取多个具有不同尺寸的加速核的大小；根据多个加速核的大小得到计算比例；根据待计算单元的大小和计算比例得到待计算单元的划分区域，所述待计算单元的划分区域与加速核的大小相对应；根据划分区域进行计算，然后汇总完成所述待计算单元的加速计算。本公开利用不同卷积核尺寸和输出尺寸的Winograd加速核Wino‑Core在灵活性和高效性方面的差异性，在高度可扩展的深度学习处理器架构中组合多个不同尺寸的Wino‑Core，形成多核混合异构的深度学习处理器，并通过核间算力的最优分配，实现Wino‑DPU灵活性和高效性的全面提升。

本发明授权一种基于Winograd的深度学习处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Winograd的深度学习处理方法，其特征在于，包括： 获取待计算单元的大小； 获取多个具有不同尺寸的加速核的大小； 根据多个加速核的大小得到计算比例； 根据待计算单元的大小和计算比例得到待计算单元的划分区域，所述待计算单元的划分区域与加速核的大小相对应； 根据划分区域进行计算，然后汇总完成所述待计算单元的加速计算； 所述待计算单元指卷积核和输入特征图的卷积计算； 所述加速核包括F1n1,m1，F2n2,m2，…，Fini,mi，其中Fini,mi表示第i种加速核，其卷积核尺寸为mi×mi，其输出特征尺寸为ni×ni； 当所述待计算单元按照输入特征图划分时，所述根据多个加速核的大小得到计算比例为峰值算力比例，表示为：m1×m1×n1×n1：m2×m2×n2×n2：…：mi×mi×ni×ni； 当所述待计算单元为输入特征图时，根据待计算单元的大小和峰值算力比例得到待计算单元的划分区域包括以下过程： 其中Ni为第i中加速核对应的输入特征图的行数，s为输入特征图的列数或行数。

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