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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于三维循环展开的通用神经网络加速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：CN119227760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411288900.0，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于三维循环展开的通用神经网络加速方法是由张延军;武祎;曹宇腾;于佳灏;朱博宇;卢继华;杨旭设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维循环展开的通用神经网络加速方法在说明书摘要公布了：本发明属于神经网络加速及处理单元设计技术领域，提出了一种基于三维循环展开的通用神经网络加速方法。所述方法，包括：接收指令并发送译码后指令信息配置各控制模块和核心计算单元；接收开始信号后使能；读取输入数据和权重数据；从零级缓冲区中读取输入数据和权重并写入核心计算单元；核心计算单元不断产生预读取使能信号分别控制部分和数据读写、量化权重及输出数据的读写控制模块；输出数据读写控制模块从核心计算单元中读取输出数据并写入一级缓冲区，完成全部写入工作后，发送计算结束信号。所述方法在输入通道、输出通道和输出特征图三维度做并行计算，具有更高的计算性能和数据重用率，减少了内存访问带来的功耗。

本发明授权一种基于三维循环展开的通用神经网络加速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维循环展开的通用神经网络加速方法，依托于与外部存储器及外部控制器相连的通用神经网络计算单元，包括中控模块、核心计算单元、一级缓冲区以及一级缓冲区读写控制器；所述一级缓冲区，包括量化权重数据缓冲区、部分和数据缓冲区、输入数据一级缓冲区、权重数据一级缓冲区以及输出数据缓冲区；所述通用神经网络计算单元对神经网络计算前所需要的输入特征图数据、权重数据和量化权重数据、神经网络计算过程中产生的部分和数据及神经网络计算后所产生的输出数据进行一级缓冲并通过指令实时调整读写控制逻辑； 其特征在于，所述通用神经网络计算单元，还包括零级缓冲区及零级缓冲区读写控制器；所述零级缓冲区，包括输入数据零级缓冲区和权重数据零级缓冲区；所述零级缓冲区读写控制器，包括输入数据零级读写控制模块以及权重数据零级读写控制模块；所述零级缓冲区分别与一级缓冲区读写控制器及零级缓冲区读写控制器相连，所述通用神经网络加速方法，包括如下步骤： S1、中控模块通过指令的发送、接收和译码对输入数据一级读写、权重数据一级读写、输出数据读写、部分和数据读写和量化权重数据读写进行控制以及对输入数据零级读写和权重数据零级读写进行控制实现各缓冲区及控制模块的配置，配置完成后，外部控制器发送开始信号； S2、中控模块在开始信号到来时使能各控制模块； S3、输入数据一级读写控制模块和权重数据一级读写控制模块分别检测输入数据和权重数据一级缓冲区的状态和零级缓冲区的状态，在所述缓冲区状态不满足读取和写入要求时进入阻塞状态，阻塞状态下等待至满足读取和写入要求后再进行数据读取和写入操作； S4、输入数据零级读写控制模块和权重数据零级读写控制模块从零级缓冲区中读取数据并写入核心计算单元进行卷积计算，卷积所得的输出数据送入输出数据缓冲区； S5、当卷积所得的输出数据均被送入输出数据缓冲区后，核心计算单元发送计算结束信号； S6、中控模块接收到计算结束信号后，向各控制模块和核心计算单元发送清零指令，完成本次卷积计算。

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