恭喜微软技术许可有限责任公司R·A·小彼特纳获国家专利权
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龙图腾网恭喜微软技术许可有限责任公司申请的专利用于深度学习应用的存储器带宽管理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：CN113112006B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202110584882.0，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权用于深度学习应用的存储器带宽管理是由R·A·小彼特纳;F·T·B·塞德设计研发完成，并于2016-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于深度学习应用的存储器带宽管理在说明书摘要公布了：在数据中心中，通过使用现场可编程门阵列FPGA或其他并行处理器，神经网络评估可以被包括以用于涉及图像或语音识别的服务。将来自外部存储器的加权的数据集提供给FPGA或其他并行处理器的存储器带宽限制可以通过以至少两个特征向量的批次对来自在FPGA或其他并行处理器处执行服务的多个核心的输入数据排队来管理。至少两个特征向量可以是来自相同数据流或来自不同数据流的至少两个观测向量。FPGA或其他并行处理器继而可以针对加权的数据集的每次加载对一批数据采取动作。
本发明授权用于深度学习应用的存储器带宽管理在权利要求书中公布了：1.一种执行神经网络过程的方法，包括： 利用来自外部存储器的用于神经网络过程的第一权重集合来加载并行处理器； 将所述第一权重集合顺序地应用到至少两个输入数据集，使得在所述至少两个输入数据集中的每一个输入数据集被所述并行处理器单独地并行处理时，所述至少两个输入数据集中的一个输入数据集是在所述至少两个输入数据集中的另一个输入数据集之后处理的； 对所述至少两个输入数据集的中间结果进行排队； 利用来自所述外部存储器的用于所述神经网络过程的第二权重集合来加载所述并行处理器； 将所述第二权重集合顺序地应用到所述至少两个输入数据集的所述中间结果；以及 重复所述排队、加载和应用，直到针对所述至少两个输入数据集完成了所述神经网络过程。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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