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龙图腾网获悉平头哥(上海)半导体技术有限公司申请的专利处理单元、计算装置及深度学习模型的计算图优化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：CN113705798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202010435236.3，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权处理单元、计算装置及深度学习模型的计算图优化方法是由马洪朋;何军;姚忠伟;毛钧;尹莉设计研发完成，并于2020-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本处理单元、计算装置及深度学习模型的计算图优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种处理单元、计算装置及深度学习模型的计算图优化方法。该一种深度学习模型的计算图优化方法包括：确定多条从待优化计算图的输入算子延伸到输出算子且包含至少一个转置算子的路径，其中，多条路径的每一条路径都与其他路径具有至少一个不同的转置算子；确定每条路径中的每个转置算子的合并方向；以及根据各条路径中的各个转置算子的合并方向确定一条或多条路径中的可抵消的转置算子，并清除一条或多条路径中的可抵消的转置算子，以得到优化后的计算图。优化后的计算图清除了计算图内非必要的转置算子，从而减少了资源开销。

本发明授权处理单元、计算装置及深度学习模型的计算图优化方法在权利要求书中公布了：1.一种处理单元，包括： 取指令单元，用于从所述处理单元外部的存储器取回计算机指令； 指令译码单元，用于对取回的计算机指令进行译码； 指令执行单元，用于执行译码后的所述计算机指令，以实现： 确定多条从待优化计算图的输入算子延伸到输出算子且包含至少一个转置算子的路径，其中，多条路径的每一条路径都与其他路径具有至少一个不同的转置算子，并且，所述多条路径中至少部分还包括卷积算子、激活函数算子，加法算子或乘法算子的一项或多项； 确定每条路径中的每个转置算子的合并方向；以及 根据各条路径中的各个转置算子的合并方向确定一条或多条路径中的可抵消的转置算子，并清除所述一条或多条路径中的可抵消的转置算子，以得到优化后的计算图； 其中，所述转置算子用于张量的数据格式的转换，每个转置算子的合并方向根据所述转置算子的输出张量的数据格式是否与特定加速单元所选用的数据格式相同确定；其中，所述加速单元为包括多个硬件执行单元的硬件； 其中，所述确定每条路径中的每个转置算子的合并方向包括： 对于所述路径集合中的每条路径中的每个转置算子，先判断所述转置算子的输出张量的数据格式是否与所述特定加速单元所选用的数据格式相同，如果相同，则所述转置算子的合并方向为向上，如果不同，则继续判断所述转置算子的输入张量的数据格式是否与所述特定加速单元所选用的数据格式相同，如果相同，则所述转置算子的合并方向为向下； 则所述根据各条路径中的各个转置算子的合并方向确定一条或多条路径中的可抵消的转置算子，并清除所述一条或多条路径中的可抵消的转置算子包括： 依次遍历每一条路径，对于每一条路径上合并方向分别为向下和向上的相邻的第一个转置算子和第二个转置算子，判断所述第一个转置算子和所述第二个转置算子是否仅存在于完全相同的路径中，如果是，则确定所述第一个转置算子和所述第二个转置算子为可抵消的转置算子，并清除所述第一个转置算子和所述第二个转置算子； 如果否，如果确定所述第一个转置算子独自存在于至少一条路径中，且如果确定在包含所述第一个转置算子的所有路径中与所述第一个转置算子相邻的后一个转置算子的合并方向均为向上，则确定所述第一个转置算子和与所述第一个转置算子相邻的后一个转置算子为可抵消的转置算子，并在包含所述第一个转置算子的所有路径中清除所述第一个转置算子以及与所述第一个转置算子相邻的后一个转置算子；如果确定所述第二个转置算子独自存在于一条路径中，并且确定在包含所述第二个转置算子的所有路径中与所述第二个转置算子相邻的前一个转置算子的合并方向均为向下，则确定所述第二个转置算子和与所述第二个转置算子相邻的前一个转置算子为可抵消的转置算子，并在所有包含第二个转置算子的路径中清除所述第二个转置算子以及与所述第二个转置算子相邻的前一个转置算子。

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