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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于注意力区域的DCNN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：CN115936084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211590870.X，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于注意力区域的DCNN加速器是由陈小柏;胡秋润设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力区域的DCNN加速器在说明书摘要公布了：一种基于注意力区域的DCNN加速器，通过对注意力区域周期性的更新，识别准确率高，计算量低；在硬件上设计多个计算核心，并动态分配子图片以应对不同的计算场景；进行卷积核级的细粒度精度量化，提出卷积核输出通道重排列的方法支持不同精度卷积核的计算；对卷积窗口集进行实时精度量化，可以实时对输出特征图进行零率检测，并设计适应性的PE与PEArray；设计具有“二维数据滑动”功能的OS数据流体系，可以将数据最大程度保留在PE内部从而在时间和空间上复用Weight和Activation数据，从而减少数据传输带宽和重复数据传输造成的额外功耗，同时可以很好地支持在线卷积窗口集实时零率检测。

本发明授权一种基于注意力区域的DCNN加速器在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力区域的DCNN加速器，其特征在于： 所述加速器基于多核心架构，每个核心处理一个子图像；当子图像较大时，将其分解为两个部分交给两个核心进行处理；核心之间进行数据的通信； 所述加速器进行目标识别时，核心的并行方式首先为子图像并行，在子图像在重新组合后，完整特征图被广播到所有Node中，不同的Node获得不同的卷积核，Node之间转变为卷积核级并行； 对于待目标识别的视频流，每隔固定时间对其中完整的帧图像进行检测识别，加速器根据检测结果更新注意力区域；在其他时间，加速器只检测注意力区域；其中注意力区域包括比被识别的目标框长与宽稍大的区域和图像的边缘区域； 所述加速器中，分别对于子图像的Weight数据和Activation数据进行细粒度精度量化的处理，包括对于Weight数据的基于零率占比标记计算精度及排序输出的卷积核粒度分析、以及对于Activation数据的基于零率阈值标记计算精度及排序输出的卷积窗口集粒度量化； 细粒度精度量化中，需要分别在Weight方面和Activation方面进行；Weight数据进行卷积核粒度的分析，需要在线下对卷积核逐一进行零率检测；先统计DCNN加速器中所有Weight数据绝对值的分布情况，并记录下绝对值在[0,0.0125]内的数据的占比G；当某个卷积核的零率高于G时，则标记其计算精度为4bit；当某个卷积核的零率低于G时，则标记其计算精度为8bit；卷积核在确定其计算精度后按照精度顺序重新排序，并且按照原本顺序和重新排序后的顺序生成映射表；PEArray的输出会根据映射表对通道进行重新排序；重新排序后的输出特征图才能作为下一层的输入。

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