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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种卷积加速方法及卷积硬件加速器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：CN116720557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310638262.X，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种卷积加速方法及卷积硬件加速器是由叶涛;陈炳臻;魏万臻;王星博设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卷积加速方法及卷积硬件加速器在说明书摘要公布了：本发明提供了一种卷积加速方法及卷积硬件加速器，涉及硬件设计领域。卷积硬件加速器包括正转换模块、FNT模块、矩阵点乘模块、IFNT模块和逆转换模块。基于费马数变换的线性卷积性质，利用卷积硬件加速器实现对两个转换矩阵进行正费马数变换后再进行点乘得到的结果再经过逆费马数变换，以此利用硬件资源实现了卷积加速。并且卷积硬件加速器实现卷积加速时，在正费马数变换过程以及逆费马数变换过程中，利用位拆分、取反和位拼接操作来替代现有技术中的乘法和取模运算，加快了卷积速度，而且能够有效降低硬件实现的复杂度和硬件资源的消耗。

本发明授权一种卷积加速方法及卷积硬件加速器在权利要求书中公布了：1.一种卷积加速方法，其特征在于，应用于卷积硬件加速器，所述卷积硬件加速器包括：正转换模块、FNT模块、矩阵点乘模块、IFNT模块和逆转换模块；所述方法包括： 所述正转换模块按照预设的正转换公式，依次对第一输入矩阵和第二输入矩阵进行正转换处理，得到第一转换矩阵和第二转换矩阵； 所述FNT模块按照预设运算规则，依次对第一转换矩阵和第二转换矩阵进行正费马数变换，得到变换后的第一转换矩阵和变换后的第二转换矩阵；所述预设运算规则包括位拆分操作、取反操作和位拼接操作； 所述矩阵点乘模块将所述变换后的第一转换矩阵与所述变换后的第二转换矩阵进行点乘，得到点乘结果矩阵； 所述IFNT模块按照所述预设运算规则，对所述点乘结果矩阵进行逆费马数变换，得到逆点乘结果矩阵； 所述逆转换模块按照预设的逆转换公式，对所述逆点乘结果矩阵进行逆转换处理，得到目标矩阵；所述目标矩阵表征所述第一输入矩阵与所述第二输入矩阵的卷积结果； 其中，所述FNT模块包括正行变换模块和正列变换模块；所述FNT模块按照预设运算规则，依次对第一转换矩阵和第二转换矩阵进行正费马数变换，得到变换后的第一转换矩阵和变换后的第二转换矩阵的步骤，包括： 所述正行变换模块按列切割目标转换矩阵，得到所述目标转换矩阵的若干列矩阵；所述目标转换矩阵为所述第一转换矩阵或者所述第二转换矩阵； 所述正行变换模块基于所述预设运算规则和正变换矩阵，分别对所述目标转换矩阵的每个列矩阵进行处理，得到所述目标转换矩阵的每个列矩阵对应的正运算矩阵； 所述正行变换模块对所述目标转换矩阵的全部正运算矩阵进行横向拼接，得到目标行变换矩阵； 所述正列变换模块按列切割所述目标行变换矩阵，得到所述目标行变换矩阵的若干列矩阵； 所述正列变换模块基于所述预设运算规则和所述正变换矩阵，分别对所述目标行变换矩阵的每个列矩阵进行处理，得到所述目标行变换矩阵的每个列矩阵对应的正运算矩阵； 所述正列变换模块对所述目标行变换矩阵的全部正运算矩阵进行纵向拼接，得到正变换结果矩阵；所述正变换结果矩阵为所述变换后的第一转换矩阵或者所述变换后的第二转换矩阵； 其中，所述列矩阵为阶矩阵；所述正变换矩阵为阶方阵，所述正运算矩阵为阶矩阵；目标列矩阵所对应正运算矩阵的计算过程为： 根据所述正变换矩阵中的第行和所述目标列矩阵，构建个数据对；其中，所述目标列矩阵为所述目标转换矩阵的任一列矩阵或者为所述目标行变换矩阵的任一列矩阵；在一个数据对中包括对照值和待处理二进制序列，所述对照值为所述正变换矩阵中第行的任意一个目标元素，所述待处理二进制序列为所述目标列矩阵中与所述目标元素之间位置匹配的元素； 对于每个所述数据对，基于所述预设运算规则，对所述数据对进行处理，得到每个所述数据对所对应的转换序列； 根据个转换序列及所述个转换序列的和序列，确定结果序列，并将所述结果序列作为所述目标列矩阵所对应正运算矩阵的第列的元素，其中。

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