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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于资源复用的全同态加密神经网络推理加速方法及系统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：CN116048811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202310113879.X，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于资源复用的全同态加密神经网络推理加速方法及系统是由鞠雷;诸怡兰;王心瑶;张伟;周梓梦设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于资源复用的全同态加密神经网络推理加速方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于资源复用的全同态加密神经网络推理加速方法及系统，包括：获取待加速的全同态加密神经网络的信息以及FPGA的硬件资源信息；并输入预先构建的硬件资源分配模型，获得所述全同态加密神经网络在FPGA中进行运算处理时最优的硬件资源配置方案；其中，所述硬件资源分配模型的处理策略为：针对全同态加密运算以及全同态加密神经网络的各网络层内进行并行及流水优化，并在各网络层之间采用同态基本操作模块的复用；同时，对于FPGA的片上存储空间，基于所述全同态加密神经网络的运算划分，进行不同粒度下的片上缓冲区复用；最后，以最小化所述全同态加密神经网络推理加密数据的时间为目标，获得最优的资源配置方案。

本发明授权基于资源复用的全同态加密神经网络推理加速方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于资源复用的全同态加密神经网络推理加速方法，其特征在于，包括：获取待加速的全同态加密神经网络的信息以及FPGA的硬件资源信息；将所述全同态加密神经网络的信息以及硬件资源信息，输入预先构建的硬件资源分配模型，获得所述全同态加密神经网络在FPGA中进行运算处理时最优的硬件资源配置方案；其中，所述硬件资源分配模型的处理策略为：针对全同态加密运算以及全同态加密神经网络的各网络层内进行并行及流水优化，并在各网络层之间采用同态基本操作模块的复用；同时，对于FPGA的片上存储空间，基于所述全同态加密神经网络的运算划分，进行不同粒度下的片上缓冲区复用；最后，以最小化所述全同态加密神经网络推理加密数据的时间为目标，获得最优的资源配置方案，其中，所述全同态加密神经网络的运算按照不同粒度划分为同态基本操作、同态操作以及网络层运算三个等级的运算；所述针对全同态加密运算以及全同态加密神经网络的各网络层内进行并行及流水优化，并在各网络层之间采用同态基本操作模块的复用，具体为：按照同态基本操作、同态操作以及网络层运算的顺序，分别设置不同粒度运算内部的并行度，使不同粒度运算的并行效果叠加；或，对于同态基本操作，根据RNS多项式的系数遍历一轮还是多轮，将所述同态基本操作划分为两类，并通过对两类操作设置不同的并行度，使得两类操作运行时间相近；或，对于网络层内实现跨同态操作的流水，对不同的同态操作设置同样的并行度，并基于RNS多项式之间的数据依赖关系复杂度，将所述同态操作划分为两类；或，对于不同的网络层运算，根据其是否包含KeySwitch操作，将其划分为两类，并分别对不同类别进行流水线设计。

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