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龙图腾网获悉中山大学·深圳;中山大学申请的专利自动化配置的深度神经网络加速器系统及其实现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：CN119416842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202411422646.9，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权自动化配置的深度神经网络加速器系统及其实现方法是由毛文东;曾秋毫;王中风设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动化配置的深度神经网络加速器系统及其实现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动化配置的深度神经网络加速器系统及其实现方法，包括深度神经网络加速器和代码生成模块，深度神经网络加速器包括片外内存、总线接口、DMA模块、控制器、数据切分模块、数据整合模块、地址生成引擎、计算模块、非线性操作模块、输入缓冲、偏移缓冲、权重缓冲以及输出缓冲，通过代码生成模块根据用户需求生成对应的RTL代码，并将RTL代码传输至控制器，通过控制器根据RTL代码对计算模块和DMA模块进行配置，得到配置好的深度神经网络加速器，通过深度神经网络加速器执行神经网络计算。本发明提高了神经网络加速器对各类应用场景的适应能力，也提高了神经网络计算效率，可广泛应用于神经网络加速器技术领域。

本发明授权自动化配置的深度神经网络加速器系统及其实现方法在权利要求书中公布了：1.一种自动化配置的深度神经网络加速器系统，其特征在于，包括深度神经网络加速器和代码生成模块，所述深度神经网络加速器包括片外内存、总线接口、DMA模块、控制器、数据切分模块、数据整合模块、地址生成引擎、计算模块、非线性操作模块、输入缓冲、偏移缓冲、权重缓冲以及输出缓冲，其中： 所述DMA模块和所述控制器均通过所述总线接口与所述片外内存信号连接，所述数据切分模块和所述数据整合模块均与所述DMA模块信号连接，所述权重缓冲的输入端、所述偏移缓冲的输入端以及所述输入缓冲的第一输入端均与所述数据切分模块的输出端连接，所述偏移缓冲的输出端通过所述地址生成引擎与所述输入缓冲的第二输入端连接，所述输入缓冲的输出端和所述权重缓冲的输出端均与所述计算模块的输入端连接，所述计算模块的输出端通过所述非线性操作模块与所述输出缓冲的输入端连接，所述输出缓冲的输出端与所述数据整合模块的输入端连接，所述计算模块与所述控制器信号连接，所述代码生成模块的输出端与所述控制器的输入端连接； 所述代码生成模块用于根据用户需求生成对应的RTL代码，并将所述RTL代码传输至控制器，所述控制器用于根据所述RTL代码对计算模块和DMA模块进行配置，得到配置好的深度神经网络加速器，并通过所述深度神经网络加速器执行以下神经网络计算步骤： 从片外内存加载输入数据到DMA模块，并通过数据切分模块对所述输入数据进行切分处理得到激活数据、偏移数据以及权重数据，进而将所述激活数据存储至输入缓冲，将所述偏移数据存储至偏移缓冲，将所述权重数据存储至权重缓冲； 通过计算模块获取所述激活数据、所述偏移数据以及所述权重数据，并根据所述激活数据、所述偏移数据以及所述权重数据进行矩阵乘法计算、卷积操作、转置卷积操作、可变形卷积操作、空洞卷积操作、注意力操作或可变形注意力操作，得到计算结果； 通过非线性操作模块对所述计算结果进行激活运算得到输出数据，并将所述输出数据存储至输出缓冲； 通过数据整合模块对所述输出数据进行整合处理，得到整合输出数据，并通过所述DMA模块将所述整合输出数据写回至所述片外内存。

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山大学·深圳;中山大学，其通讯地址为：518107 广东省深圳市光明区新湖街道公常路66号；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”。

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