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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于反卷积映射的Depthwise卷积计算装置及卷积计算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：CN116933851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310761653.0，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权基于反卷积映射的Depthwise卷积计算装置及卷积计算方法是由朱樟明;张岳琦;冯立琛;李栋;赖睿设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反卷积映射的Depthwise卷积计算装置及卷积计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于反卷积映射的Depthwise卷积计算装置，包括数据获取单元、数据路由器、控制单元以及并行且同构的多个Depthwise卷积计算单元，其中，数据获取单元用于获取输入特征图数据、卷积核权值数据及通道偏置数据；数据路由器用于将数据获取单元缓存的输入特征图数据发送至Depthwise卷积计算单元中；控制单元用于在计算开始前对每个Depthwise卷积计算单元进行参数配置，在计算过程中控制整个装置的Depthwise卷积计算流程；每个Depthwise卷积计算单元用于进行基于反卷积映射的Depthwise卷积计算，获得对应的目标特征图数据。本发明在计算过程中能够减少对输入特征图数据的重复读取，避免由于存储器存取与数据加载造成的额外计算延迟与功耗。

本发明授权基于反卷积映射的Depthwise卷积计算装置及卷积计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于反卷积映射的Depthwise卷积计算装置，其特征在于，包括数据获取单元101、数据路由器102、控制单元103以及并行且同构的多个Depthwise卷积计算单元104，其中， 所述数据获取单元101用于获取参与Depthwise卷积计算的输入特征图数据、卷积核权值数据及通道偏置数据，并进行本地缓存； 所述数据路由器102连接所述数据获取单元101、所述控制单元103和所述多个Depthwise卷积计算单元104，用于将所述数据获取单元101缓存的输入特征图数据发送至所述Depthwise卷积计算单元104中，将所述卷积核权值数据和所述通道偏置数据传输至所述控制单元103； 所述控制单元103连接所述多个Depthwise卷积计算单元104，用于在计算开始前利用所述卷积核权值数据和所述通道偏置数据对每个Depthwise卷积计算单元104进行参数配置；在计算过程中控制整个装置的Depthwise卷积计算流程； 每个Depthwise卷积计算单元104用于利用所述输入特征图数据和所述卷积核权值数据进行基于反卷积映射的Depthwise卷积计算，获得对应的目标特征图数据并将所述目标特征图数据输出至所述数据路由器102，并且所述多个Depthwise卷积计算单元104在所述数据路由器102和所述控制单元103的作用下实现对Depthwise卷积的多通道并行计算； 每个Depthwise卷积计算单元104包括偏置寄存器、多个权值寄存器、乘法器阵列以及带有FIFO级联的加法器链，其中， 每个权值寄存器用于在卷积计算开始前接收并存储对应通道的卷积核权值数据并在当前通道的整个卷积计算过程中保持不变； 所述偏置寄存器位于所述加法器链的起始位置，用于存储所述通道偏置数据； 所述乘法器阵列包括并列的多个乘法器，每个乘法器的一个输入端连接至对应位置的权值寄存器的输出端，用于实现输入特征值数据与当前通道的卷积核权值数据的相乘，并将相乘的结果作为加法器链中对应各级加法器的输入； 所述带有FIFO级联的加法器链，用于实现基于反卷积映射的Deptwise卷积计算，加法器链中的各级加法器用于实现对乘法器乘积结果的逐级累加求和；加法器链中级联的FIFO用于对加法器进行累加生成的目标输出特征图的中间计算结果进行缓存；加法器链的最后一级加法器完成所有中间计算结果的累加，输出数据为Depthwise卷积运算的目标输出特征图结果。

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