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龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司第五十二研究所申请的专利一种缓存空间动态分配的卷积神经网络硬件加速装置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：CN115204364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210749707.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种缓存空间动态分配的卷积神经网络硬件加速装置是由曹学成;廖湘萍;李盈盈;丁永林;李炜设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种缓存空间动态分配的卷积神经网络硬件加速装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种缓存空间动态分配的卷积神经网络硬件加速装置，包括：参数存储模块，用于缓存卷积神经网络及其每层卷积层的结构参数和空间分配参数；输入缓存模块，用于根据空间分配参数缓存卷积核的权重数据和输入特征图数据；权重数据转换模块，用于获取卷积核的权重数据并进行格式转换；特征图数据转换模块，用于获取输入特征图数据并进行格式转换；运算阵列模块，用于对格式转换后的权重数据和输入特征图数据进行乘累加运算，输出结果作为对应层的输出特征图数据；输出缓存模块，用于缓存输出特征图数据，输出特征图数据作为下一卷积层的输入特征图数据。该装置降低了计算过程的外部输入数据量，适用于各种卷积神经网络硬件加速，便于部署。

本发明授权一种缓存空间动态分配的卷积神经网络硬件加速装置在权利要求书中公布了：1.一种缓存空间动态分配的卷积神经网络硬件加速装置，其特征在于：所述缓存空间动态分配的卷积神经网络硬件加速装置包括参数存储模块、输入缓存模块、权重数据转换模块、特征图数据转换模块、运算阵列模块和输出缓存模块，其中：所述参数存储模块，用于缓存卷积神经网络及其每层卷积层的结构参数和空间分配参数K，所述空间分配参数K通过判断对应层的卷积核和输入特征图数据的大小确定；所述输入缓存模块，包括N个缓存单元，并用于根据结构参数从数据总线获取对应地址的卷积核的权重数据和输入特征图数据，然后根据空间分配参数K进行卷积核的权重数据和输入特征图数据的缓存，其中，K个缓存单元用于缓存卷积核的权重数据，N-K个缓存单元用于缓存输入特征图数据；所述权重数据转换模块，用于从输入缓存模块获取卷积核的权重数据并进行格式转换；所述特征图数据转换模块，用于从输入缓存模块获取输入特征图数据并进行格式转换；所述运算阵列模块，用于对格式转换后的权重数据和输入特征图数据进行乘累加运算，输出卷积运算结果作为对应层的输出特征图数据；所述输出缓存模块，用于缓存输出特征图数据，所述输出特征图数据作为下一层的输入特征图数据；所述空间分配参数K通过判断对应层的卷积核和输入特征图数据的大小确定，具体如下：若卷积核的大小W*H*CN*G≤N-1*M，则该层卷积运算，K设置为N-1；若卷积核的大小W*H*CN*G＞N-1*M，且输入特征图数据的大小C*R*CN≤N-1*M，则该层卷积运算，K设置为1；若卷积核的大小W*H*CN*G＞N-1*M，输入特征图数据的大小C*R*CN＞N-1*M，且W*H*CN*G＜C*R*CN，则该层卷积运算，K设置为N-1；若卷积核的大小W*H*CN*G＞N-1*M，输入特征图数据的大小C*R*CN＞N-1*M，且W*H*CN*G＞C*R*CN，则该层卷积运算，K设置为1；若卷积核的大小W*H*CN*G＞N-1*M，输入特征图数据的大小C*R*CN＞N-1*M，且W*H*CN*G=C*R*CN，则该层卷积运算，K设置为1或N-1；其中，C表示输入特征图数据的宽度，R表示输入特征图数据的高度，CN表示通道数，W表示卷积核的宽，H表示卷积核的高，G表示卷积核组数，M表示缓存单元的存储空间。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第五十二研究所，其通讯地址为：311100 浙江省杭州市余杭区爱橙街198号B楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。