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龙图腾网获悉中国科学院半导体研究所申请的专利卷积电路及其控制方法、神经网络加速器和电子设备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：CN117273095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202311048652.8，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权卷积电路及其控制方法、神经网络加速器和电子设备是由李卫军;张明;徐健;何金钟;覃鸿设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本卷积电路及其控制方法、神经网络加速器和电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能芯片领域，提供一种卷积电路及其控制方法、神经网络加速器和电子设备，卷积电路包括卷积计算单元，卷积计算单元包括选择器组、特征寄存器组、权重寄存器组、乘法器组、加法器组和结果寄存器组；选择器组用于通过输入选择器将输入的特征数据缓存至特征寄存器组，还用于通过移位选择器将缓存的特征数据移位；特征寄存器组用于缓存输入的特征数据并将P个特征数据提供给乘法器组；权重寄存器组用于缓存输入的P个权重数据；乘法器组用于计算对应的权重数据与对应的特征数据的乘积；加法器组用于对乘法器组的计算结果进行累加并存储至结果寄存器组中。使得卷积电路的结构能够在不同卷积运算的神经网络中重复使用，避免了资源浪费。

本发明授权卷积电路及其控制方法、神经网络加速器和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种卷积电路，其特征在于，包括：卷积计算单元；所述卷积计算单元包括选择器组、特征寄存器组、权重寄存器组、乘法器组、加法器组和结果寄存器组；所述选择器组包括输入选择器和移位选择器； 所述选择器组用于通过所述输入选择器将输入的特征数据缓存至所述特征寄存器组，还用于通过所述移位选择器将缓存的所述特征数据移位； 所述特征寄存器组用于缓存输入的所述特征数据并将P个所述特征数据提供给所述乘法器组，P为正整数； 所述权重寄存器组用于缓存输入的P个权重数据并将P个所述权重数据提供给所述乘法器组，P个所述权重数据与P个所述特征数据一一对应； 所述乘法器组用于计算对应的所述权重数据与对应的所述特征数据的乘积； 所述加法器组用于对所述乘法器组的计算结果进行累加并存储至所述结果寄存器组中； 所述乘法器组包括P个乘法器，P个所述乘法器与P个所述权重数据一一对应，每个所述乘法器用于计算对应的所述权重数据与对应的所述特征数据的乘积； 所述加法器组用于分别将每个所述乘法器的乘积并行累加并将累加结果存储至所述结果寄存器组中； 所述特征寄存器组包括P+X-1个特征寄存器，其中，X为所述卷积计算单元所支持的最大卷积核尺寸参数，X为正整数；所述选择器组包括P+X-2个选择器和移位控制器； P+X-1个所述特征寄存器中第1个至第P+X-2个所述特征寄存器与P+X-2个选择器一一对应；所述特征寄存器用于缓存直接输入的所述特征数据或者缓存对应的选择器提供的所述特征数据； P+X-2个选择器分别作为所述输入选择器，每个所述输入选择器分别用于将输入的所述特征数据缓存至对应的所述特征寄存器中； P+X-2个选择器还分别作为所述移位选择器，第i个所述移位选择器用于在所述移位控制器的控制下将第i+1个所述特征寄存器中缓存的所述特征数据移位至第i个所述特征寄存器中，i为正整数； P+X-1个所述特征寄存器中第1个至第P个所述特征寄存器与P个乘法器一一对应，用于将缓存的所述特征数据提供给对应的所述乘法器。

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