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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种卷积神经网络硬件加速平台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：CN114004351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202111384845.1，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种卷积神经网络硬件加速平台是由刘勇;陈翰文;陈军设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卷积神经网络硬件加速平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种卷积神经网络硬件加速平台，包括控制模块、数据计算模块和外部存储器，所述外部存储器用于存储输入数据、输出数据和权重数据，所述控制模块调用输入数据和权重数据到数据计算模块中，所述数据计算模块包括片上缓存和计算逻辑，将片上缓存按照存储数据的类型分为输入缓存、权重缓存、卷积中间结果缓存和池化中间结果缓存；所述数据计算模块包括卷积算子、池化算子和后处理算子，所述卷积算子、池化算子分别与后处理算子连接；所述卷积算子，与控制模块、外部存储器分别连接，所述池化算子，与控制模块、外部存储器分别连接，所述后处理算子，与外部存储器连接。

本发明授权一种卷积神经网络硬件加速平台在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络硬件加速平台，其特征在于，包括控制模块、数据计算模块和外部存储器，所述外部存储器用于存储输入数据、输出数据和权重数据，所述控制模块调用输入数据和权重数据到数据计算模块中，所述数据计算模块包括片上缓存和计算逻辑，将片上缓存按照存储数据的类型分为输入缓存、权重缓存、卷积中间结果缓存和池化中间结果缓存；所述数据计算模块包括卷积算子、池化算子和后处理算子，所述卷积算子、池化算子分别与后处理算子连接；所述卷积算子，与控制模块、外部存储器分别连接，接收并存储所述输入数据和权重数据，并加载到卷积计算逻辑完成二维卷积部分计算，将得到的中间结果存在卷积中间结果缓存中，用切换卷积中间结果缓存的方式完成完整的二维卷积运算；所述池化算子，与控制模块、外部存储器分别连接，接收输入数据，加载到池化计算逻辑得到中间结果，将中间结果存在池化中间结果缓存中，用切换池化中间结果缓存的方式完成完整的二维池化运算；所述后处理算子，与外部存储器连接，接收所述卷积算子的计算结果及功能控制指令、池化算子的计算结果及功能控制指令，并根据对应的功能控制指令完成数据选择、激活和累加偏置中所需的处理后的输出数据写入外部存储器中；所述卷积算子包括一维乘法脉动阵列，K×Ni×No个卷积中间结果缓存，2×Pi个输入缓存和Pi×Po个权重缓存,每个卷积中间结果缓存的带宽为Bbits,B∈[4,1024]∧B∈Z；或者，所述池化算子包括K×Pi个池化中间结果缓存和一维数据比较脉动阵列,每个池化中间结果缓存的带宽为Bbits,B∈[4,1024]∧B∈Z；其中K∈[1,13]∧K∈Z,Pi∈[1,256]∧Pi∈Z,Po∈[1,256]∧Po∈Z，Z代表整数集。

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