买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜清华大学申请的专利支持动态神经网络稀疏模型的硬件加速器架构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：CN113570036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202110773900.X，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权支持动态神经网络稀疏模型的硬件加速器架构是由刘勇攀;汤宸;袁竹清;孙文钰;杨华中设计研发完成，并于2021-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本支持动态神经网络稀疏模型的硬件加速器架构在说明书摘要公布了：本发明提供一种支持动态神经网络稀疏模型的硬件加速器架构，包括：程序系统端存储器存储的激活数据依次经过CPU和数据搬移模块，输入至第一核心模块；第一核心模块用于基于其预先存储的第一权重参数和激活数据，计算显著图并输出至所述第二核心模块；程序系统端存储器存储的激活数据和第二权重参数依次经过CPU和数据搬移模块，输入至第二核心模块；第二核心模块用于基于第二权重参数、激活数据和显著图计算模型结果，第一权重参数为显著图计算网络中的权重参数，第二权重参数为结合显著度的稀疏卷积网络的权重参数，第二权重参数基于预设时序多次分批输入第二核心模块。本发明提供的架构，实现了降低算法应用过程中计算耗时提高了效率。

本发明授权支持动态神经网络稀疏模型的硬件加速器架构在权利要求书中公布了：1.一种支持动态神经网络稀疏模型的硬件加速器架构，包括程序系统端存储器、中央处理器CPU、数据搬移模块、第一核心模块和第二核心模块，其特征在于：所述程序系统端存储器存储的激活数据依次经过所述CPU和所述数据搬移模块，输入至所述第一核心模块；所述第一核心模块用于基于其预先存储的第一权重参数和所述激活数据，计算显著图并输出至所述第二核心模块；所述程序系统端存储器存储的所述激活数据和第二权重参数依次经过所述CPU和所述数据搬移模块，输入至所述第二核心模块；所述第二核心模块用于基于所述第二权重参数、所述激活数据和所述显著图计算模型结果，并依次经过所述数据搬移模块和所述CPU，返回输出至所述程序系统端存储器；其中，所述第一权重参数为动态神经网络稀疏模型中显著图计算网络中的已完成学习权重参数，所述第二权重参数为动态神经网络稀疏模型中结合显著度的稀疏卷积网络的已完成学习权重参数，所述第二权重参数基于预设时序多次分批输入所述第二核心模块；所述动态神经网络稀疏模型是基于样本图像和对应的参考标准标签进行训练得到的，所述动态神经网络稀疏模型训练过程中的网络结构包括待优化的显著图计算网络和待优化的结合显著度的稀疏卷积网络，其中，所述待优化的显著图计算网络用于将输入的样本图像进行显著图提取，得到样本图像显著图并输出至所述待优化的结合显著度的稀疏卷积网络；所述待优化的结合显著度的稀疏卷积网络用于基于输入的样本图像显著图和输入的样本图像进行任务预测，得到预测结果；所述预测结果和所述参考标准标签用于构建所述动态神经网络稀疏模型训练时的损失函数；其中，所述任务预测与所述动态神经网络稀疏模型训练时的训练任务目标对应。

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清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区双清路30号清华大学；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”。