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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种快速傅里叶变换与神经网络推理协同的计算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：CN120950266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511483356.X，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种快速傅里叶变换与神经网络推理协同的计算加速方法是由蒋小文;黄凯;陈晨;谢宇宁;吴冰可设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速傅里叶变换与神经网络推理协同的计算加速方法在说明书摘要公布了：本发明属于边缘计算加速领域，涉及一种快速傅里叶变换与神经网络推理协同的计算加速方法，在算子部署层面，部署基于蝶形计算合并与张量映射策略的混合了DFT离散傅里叶变换与FFT快速傅里叶变换的计算方法；在接口集成层面，对张量加速器控制路径中寄存器访问通路的总线接口进行轻量化重构，使之适配边缘计算平台；在运算层面，在张量计算单元中引入自定义指令，赋能加速器独立完成FFT信号处理与NN智能识别的全流程任务。本发明在硬件上扩展了运算指令集，避免了大量中间数据返回处理器造成的延迟开销，从而保障FFT与神经网络任务在统一硬件上高效执行，满足强实时性、高精度和低功耗的多重要求。

本发明授权一种快速傅里叶变换与神经网络推理协同的计算加速方法在权利要求书中公布了：1. 一种快速傅里叶变换与神经网络推理协同的计算加速方法，其特征在于，在算子部署层面，部署基于蝶形计算合并与张量映射策略的混合了DFT离散傅里叶变换与FFT快速傅里叶变换的计算方法；在接口集成层面，对张量加速器控制路径中寄存器访问通路的总线接口进行轻量化重构，使之适配边缘计算平台；在运算层面，在张量计算单元中引入自定义指令，赋能加速器独立完成FFT 信号处理与NN智能识别的全流程任务； 在混合DFT离散傅里叶变换与FFT快速傅里叶变换的计算方法中，通过分析FFT中蝶形单元的运算规律与旋转因子之间的周期特性，实现跨级别的蝶形计算合并，从而将多级计算流程映射为单级张量操作； 合并后的运算结构被重组为固定模板的旋转因子矩阵，配合张量通道的批处理特性，将同一层中权重相同的多组数据块聚集，实现数据的并行蝶形块运算； 每级张量操作结束后，由于输入数据在频域上的位置发生变化，则根据信号流图的位序规律，执行数据重排操作，进行张量转置，把计算相关的点汇集完成下阶段的数据对齐。

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