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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于RISC-V的神经网络扩展执行计算机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：CN119539001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510097175.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于RISC-V的神经网络扩展执行计算机系统是由骆爱文;练显聪;易清明;石敏;张子恒设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RISC-V的神经网络扩展执行计算机系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RISC‑V的神经网络扩展执行计算机系统，包括：基于乱序执行体系结构的RISC‑V处理器、神经网络硬件加速器、指令存储器、数据存储器和动态调度器；动态调度器用于根据当前计算负载，为计算机系统切换不同的工作模式，将待执行的计算任务分配给RISC‑V处理器或神经网络硬件加速器执行；所述工作模式包括：标准计算模式、神经网络加速模式和低功耗模式；所述计算任务包括通用计算任务和神经网络计算任务。通过上述技术方案，本发明提高了计算机系统的智能性，并在计算效率、资源消耗与功耗之间实现了较好平衡。

本发明授权一种基于RISC-V的神经网络扩展执行计算机系统在权利要求书中公布了：1.一种基于RISC-V的神经网络扩展执行计算机系统，其特征在于，包括：基于乱序执行体系结构的RISC-V处理器、神经网络硬件加速器、指令存储器、数据存储器和动态调度器； 所述动态调度器，用于根据当前计算负载，为计算机系统切换不同的工作模式，将待执行的计算任务分配给所述RISC-V处理器或所述神经网络硬件加速器执行；所述工作模式包括：标准计算模式、神经网络加速模式和低功耗模式；所述计算任务包括通用计算任务和神经网络计算任务； 所述RISC-V处理器，用于在所述标准计算模式下，接收和解码外部输入的RISC-V指令，根据指令类型与当前计算负载，形成乱序发射的指令流，并通过逐一执行所述乱序发射的指令流中的RISC-V指令，执行所述通用计算任务和所述神经网络计算任务； 所述神经网络硬件加速器，用于在所述神经网络加速模式下，执行对所述神经网络计算任务； 所述动态调度器，还用于将所述待执行的计算任务编译为一条或多条RISC-V指令，并将所述RISC-V指令写进所述指令存储器中进行存储； 所述指令存储器，用于顺序存储与所述待执行的计算任务对应的一条或多条RISC-V指令； 所述数据存储器，用于存储所述RISC-V处理器与所述神经网络硬件加速器之间通过专用通信协议传输的交互数据； 所述动态调度器，还用于在没有计算任务或计算负载低于预设值时，采用门控时钟逻辑降低所述RISC-V处理器和所述神经网络硬件加速器的时钟翻转率，控制所述RISC-V处理器和所述神经网络硬件加速器工作在所述低功耗模式； 所述RISC-V处理器包括：指令解码单元、物理寄存器堆； 所述指令解码单元包括寄存器重命名单元，采用翻倍的物理寄存器方式进行重命名，用于将RISC-V指令集所包含的逻辑寄存器动态映射到所述物理寄存器堆中对应的物理寄存器上，生成用于防止寄存器数据通路读写冲突的寄存器访问控制信息；所述逻辑寄存器包括目的逻辑寄存器和源逻辑寄存器；所述寄存器重命名单元包括：物理寄存器空闲表、预测重命名映射表、物理寄存器就绪表和寄存器分配电路； 所述寄存器分配电路，用于在解码获得RISC-V指令的待写的目的逻辑寄存器时，检测所述物理寄存器空闲表是否可用；若否，则等待任意一个物理寄存器的释放；若是，则通过优先仲裁树在所述物理寄存器空闲表中选择一个空闲的物理寄存器，将其作为目的物理寄存器分配给待写的目的逻辑寄存器，并更新所述预测重命名映射表中相应的逻辑寄存器与物理寄存器的映射关系；以及，还用于在解码获得RISC-V指令的待读的源逻辑寄存器时，在所述预测重命名映射表中查找出对应的物理寄存器作为源物理寄存器，并在所述物理寄存器就绪表中查找出对应的源物理寄存器的数据就绪状态； 所述优先仲裁树为固定低位优先的比较选择合并仲裁器； 物理寄存器释放机制为：当一条指令在ROB中退休时，将其对应的前目的物理寄存器释放。

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