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龙图腾网恭喜厦门大学申请的专利一种脉冲卷积神经网络到类脑计算芯片的数据映射方法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：CN119886235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510378277.6，技术领域涉及：G06N3/06；该发明授权一种脉冲卷积神经网络到类脑计算芯片的数据映射方法是由郭东辉;赵凯荣;罗闳誾;章明;李莹;李梓润设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脉冲卷积神经网络到类脑计算芯片的数据映射方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脉冲卷积神经网络到类脑计算芯片的数据映射方法，包括以下步骤：S1、计算图切分：将计算图的数据进行并行切分，得到各个子图；S2、核间通信建模：将核间通信建模为三维装箱模型，三维装箱模型包含映射神经元核和统计通信负载；S3、计算代价函数：利用三维空间，将通信优化问题建模为三维装箱问题，优化目标即为最小化最大高度；S4、优化代价函数：基于代价函数采用枚举算法或启发式算法选择最优分割方案，再执行步骤S1，得到最终的并行数据流图；该方法实现基于类脑计算芯片的脉冲卷积神经网络自动并行化部署，可降低通信延迟，提升计算效率。

本发明授权一种脉冲卷积神经网络到类脑计算芯片的数据映射方法在权利要求书中公布了：1.一种脉冲卷积神经网络到类脑计算芯片的数据映射方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、计算图切分：将计算图的数据进行并行切分，得到各个子图； S2、核间通信建模：将核间通信建模为三维装箱模型，三维装箱模型包含映射神经元核和统计通信负载； 步骤S2的具体过程为： S21、映射神经元核：将切分后的子图中的神经元簇按照拓扑顺序放置到相邻的神经元核上，用于将切分后的子图满足神经元核容量约束，并最大化相邻神经元簇之间的通信效率； S22、统计通信负载：根据神经元群到神经元核的映射以及静态路由算法，统计片上网络上每个节点的通信负载；其中，对于尺寸为的Mesh网络结构的片上网络，通信负载位于片上网络的二维空间中，根据静态路由算法，每个节点的通信负载的计算公式为：=，，式中，为核心到核心j的通信负载；为发送脉冲核心；j为接收脉冲核心；为核心发送到核心j的脉冲数；为节点的通信负载；为二维网格NoC的横坐标，为二维网格NoC的纵坐标，为节点通信负载坐标，构成一个三维空间；为求和函数；为二维网格NoC横坐标区间；为二维网格NoC纵坐标区间； S3、计算代价函数： 利用三维空间，将通信优化问题建模为三维装箱问题，优化目标即为最小化最大高度，代价函数的计算公式为：，式中，为所有节点的最大通信负载；为求最大值函数； S4、优化代价函数：基于代价函数采用枚举算法或启发式算法选择最优分割方案，再执行步骤S1，得到最终的并行数据流图。

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