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龙图腾网获悉北京算能科技有限公司申请的专利神经网络电路及神经网络芯片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：CN115906970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202211502320.8，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权神经网络电路及神经网络芯片是由屈家丽;沈广冲;洪宗会;薛雨楠设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络电路及神经网络芯片在说明书摘要公布了：本公开关于一种神经网络电路及神经网络芯片，其中，神经网络电路，包括：M个执行模块和控制模块；M个执行模块中的每个执行模块中存储有不同输入通道对应特征图和卷积核，并且M个执行模块中特征图和卷积核存储的物理地址相同；控制模块，被配置为接收第一指令以及根据第一指令，向M个执行模块传输控制信号；M个执行模块中的每个执行模块，被配置为响应于接收到的控制信号，从目标物理地址读取存储的第一特征图和第一卷积核以及基于第一卷积核，对第一特征图进行卷积运算。本公开能够提高计算效率，且具有更加广泛的应用场景。

本发明授权神经网络电路及神经网络芯片在权利要求书中公布了：1.一种神经网络电路，其特征在于，包括：M个执行模块和控制模块，其中，所述M个执行模块中的每个执行模块中存储有不同输入通道对应的特征图和卷积核，并且所述M个执行模块中所述特征图和所述卷积核存储的物理地址相同，M是大于或等于2的整数，所述每个执行模块中包括数据计算子模块，所述数据计算子模块包括L个计算组件；L是大于或等于2的整数；并且其中， 所述控制模块，被配置为： 接收外部控制器发送的第一指令；以及 根据所述第一指令，向所述M个执行模块传输控制信号，其中，所述控制信号用于指示所述M个执行模块中的目标物理地址；以及 所述M个执行模块中的每个执行模块，被配置为： 响应于接收到的所述控制信号，从所述目标物理地址读取存储的第一特征图和第一卷积核；其中，所述第一特征图包括多个特征图元素，所述第一卷积核包括K个卷积核元素；K是大于或等于2的整数；以及 基于所述第一卷积核，对所述第一特征图进行卷积运算； 其中，所述基于所述第一卷积核，对所述第一特征图进行卷积运算，包括：将所述K个卷积核元素中的第j个卷积核元素同时输入N个计算组件中，以及将所述第j个卷积核元素对应的N个特征图元素分别输入所述N个计算组件中，以使所述N个计算组件同时完成第j个卷积核元素与所述N个特征图元素的卷积运算，其中，所述N个特征图元素包含于所述多个特征图元素，N是大于或等于2的整数，N小于或等于L。

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