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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种面向卷积神经网络训练的高效可重构硬件加速器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：CN115496190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202110678678.5，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种面向卷积神经网络训练的高效可重构硬件加速器是由王中风;鲁金铭;倪超设计研发完成，并于2021-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向卷积神经网络训练的高效可重构硬件加速器在说明书摘要公布了：本申请涉及卷积神经网络技术领域，提供一种面向卷积神经网络训练的高效可重构硬件加速器，包括PE阵列，PE阵列包括K个PE簇，每个PE簇中包括三个输入行、加法树和部分和缓存器，每个输入通道中设置有多个PE基本单元，三个输入行之间的求和由加法树完成，加法树得到的中间计算结果存入部分和缓存器中。在实际应用过程中，能够支持DNN训练过程中不同计算阶段多种不同的计算模式；能够在不同维度实现并行计算，从而提高处理速度；能够消除卷积层在不同阶段的无效计算，提高计算利用率；以一种灵活的访存方案，实现不同层面的数据复用，降低数据访问量，从而降低时间和功耗开销。

本发明授权一种面向卷积神经网络训练的高效可重构硬件加速器在权利要求书中公布了：1.一种面向卷积神经网络训练的高效可重构硬件加速器，其特征在于，包括PE阵列和权重路由网络，所述PE阵列包括K个PE簇，每个PE簇中包括三个输入行、加法树和部分和缓存器，每个输入通道中设置有C个PE基本单元，三个输入行之间的求和由加法树完成，加法树得到的中间计算结果存入部分和缓存器中； 所述PE基本单元包括：输入模块，输入控制模块，权重控制模块和输出控制模块，所述输入模块通过输入控制模块连接输出控制模块，所述权重控制模块连接输出控制模块； 所述输入模块包括第一先进先出缓冲器和第二先进先出缓冲器，以分别缓存输入特征的奇数位置元素和偶数位置元素；输出控制模块包括三个乘法器M0，M1，M2和三个累加单元，所述三个累加单元依次连接，且分别连接三个乘法器M0，M1，M2； 所述输入控制模块，用于根据不同的计算模式，将输入数据传输到相应的乘法器； 所述权重控制模块，用于根据不同的计算模式，将权重数据传输到相应的乘法器； 所述乘法器用于将输入的权重数据和输入数据进行乘法运算，所述累加单元用于将乘法器的输出结构进行累加并输出； 所述权重路由网络包括第一级权重网络和第二级权重网络，第一级权重网络包括两种传输模式； FP阶段，权重数据采用直接传输模式； BP阶段，实现输入通道和输出通道之间的转置； 所述第二级权重网络用于组织一个PE基本单元的一行权重的传输顺序； FP阶段，权重按照原始顺序，直接传播； BP阶段，若卷积步长等于1，则权重列顺序由012变换为210，从而完成权重的翻转；若卷积步长等于2，则权重列顺序由012变换为201。

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