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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种用于端侧实时训练的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：CN114861899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210408991.1，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种用于端侧实时训练的加速器是由王中风;王美琪;薛睿鑫;程昕设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于端侧实时训练的加速器在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于端侧实时训练的加速器。所述加速器包括数据模块、地址解码模块、计算模块和控制模块，所述数据模块包括特征存储块、权重非零值存储块和权重比特图存储块，所述特征存储块包括多个存储单元，所述存储单元用于存储各个阶段对应的输入组中的各个输入块，所述输入块为待与对应权重值进行相乘的数据矩阵，所述权重值按照从前到后的顺序依次检测第一位置所有维度的值，所述权重非零值存储块和所述权重比特图存储块用于存储稀疏后的权重数据，所述控制模块用于控制各个阶段的执行过程。本申请提供的加速器能够改善负载不均衡问题，提高网络检测速度。

本发明授权一种用于端侧实时训练的加速器在权利要求书中公布了：1.一种用于端侧实时训练的加速器，其特征在于，所述加速器包括数据模块、地址解码模块、计算模块和控制模块； 所述数据模块包括特征存储块、权重非零值存储块和权重比特图存储块，所述特征存储块包括多个存储单元； 所述存储单元，用于存储各个阶段对应的输入组中的各个输入块，所述输入组为对各个输入通道进行分组后得到的任一输入通道集，所述输入块为待与对应权重值进行相乘的数据矩阵，所述权重值为待与对应所述输入组中对应输入块进行卷积的权重值； 所述权重比特图存储块，用于存储各个阶段的权重比特图，其中，FF阶段的权重比特图为对权重矩阵进行置零稀疏得到的，BP阶段的权重比特图为对权重转置矩阵进行置零稀疏得到的，所述权重转置矩阵为所述权重矩阵的转置，WG阶段的权重比特图为对所述权重矩阵进行懒惰稀疏得到的； 所述权重非零值存储块，用于存储各个阶段的未被稀疏的非零权重值； 所述控制模块被配置为执行以下步骤： 针对FF阶段和BP阶段中任一当前阶段，控制所述地址解码模块根据当前阶段的权重比特图，获取非零权重值位置，以及，根据所述非零权重值位置获取第一目标输入块地址； 控制所述计算模块根据所述非零权重值位置对应的非零权重值，以及所述第一目标输入块地址对应的第一目标输入块，进行所述当前阶段所对应的计算，得到输出结果； 针对WG阶段，控制所述地址解码模块根据输入的误差值，以及所述WG阶段的权重比特图，获取误差非零值、所述误差非零值的位置以及权重更新位置； 控制所述地址解码模块获取与所述误差非零值的位置相对应的第二目标输入块地址； 控制所述计算模块根据所述误差非零值，以及所述第二目标输入块地址对应的第二目标输入块，进行WG阶段所对应的计算； 根据所述权重更新位置对WG阶段的输出结果所对应的各个权重值进行更新。

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