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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种神经网络处理器复杂指令集微架构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：CN115374922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210924544.1，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种神经网络处理器复杂指令集微架构是由任鹏举;陈飞;赵文哲;胡康;杨国茗;夏天设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络处理器复杂指令集微架构在说明书摘要公布了：本公开揭示了一种神经网络处理器复杂指令集微架构，包括：通用处理器、指令分发单元DISP、计算指令及格式转换指令队列IQALU、访存指令LDMR指令队列IQLDMR、访存指令SVMR指令队列IQSVMR、写回模块Retire、计分板、参数存储模块OP_param_talbe、数据存储模块、访存LDMR执行单元、访存SVMR执行单元、CONV调度单元、DWCL调度单元、MV调度单元、FTRANS调度单元、矩阵处理单元MPU和向量处理单元VPU。该微架构可以使神经网络多种算子计算并发执行，减小片外Memory带宽消耗。

本发明授权一种神经网络处理器复杂指令集微架构在权利要求书中公布了：1.一种神经网络处理器复杂指令集微系统，包括： 通用处理器、指令分发单元DISP、计算指令及格式转换指令队列IQ（ALU）、访存指令LDMR指令队列IQ（LDMR）、访存指令SVMR指令队列IQ（SVMR）、写回模块Retire、计分板、参数存储模块OP_param_talbe、数据存储模块、访存LDMR执行单元、访存SVMR执行单元、CONV调度单元、DWCL调度单元、MV调度单元、FTRANS调度单元、矩阵处理单元MPU和向量处理单元VPU； 所述IQ（LDMR）中存储所有的LDMR指令，所述LDMR指令负责将数据从DDR中搬移到第x个矩阵运算寄存器MR[x]中；所述IQ（SVMR）中存储所有的SVMR指令，所述SVMR指令负责将数据从第x个矩阵运算寄存器MR[x]中搬移到DDR中；所述IQ（ALU）中存储CONV指令、DWCL指令、MV指令、FTRANS指令和SETPARAM指令，其中所述CONV指令负责对数据做标准卷积运算，所述DWCL指令负责对数据做通道channel之间无关的运算，包括深度卷积Depth-wiseconvolution和池化Pooling操作，所述MV指令负责将第x个矩阵运算寄存器MR[x]中的数据进行搬移，在搬移的同时根据参数对数据进行格式转换或重新排列，所述FTRANS指令负责ch64格式与ch8格式的数据格式转换，所述SETPARAM指令负责配置各个算子的参数，通过该指令可以对操作数参数表OP_param_table的任意索引index进行写入操作； 其中，所述CONV指令的指令格式如下： CONVop_param,wt_Size,bs_Size,dSize,sLen,MRd,MRwt,MRbs,MRs1,{MRs[n]} 其中，op_param为指向操作数参数表OP_param_table的指针，表示本次卷积操作需要使用哪一组参数；wt_Size和bs_Size分别表示当前卷积运算的权重Weight和偏置Bias数据所占据的索引Index个数，从0开始计数；dSize表示当前卷积运算的结构数据在第x个矩阵运算寄存器MR[x]上占据的索引Index个数，从0开始计数；sLen为当前卷积运算每一行源数据所占据的索引Index个数，从0开始计数；MRd、MRs[n]为结果数据与源数据的起始地址；MRbs、MRwt为偏移和权重的起始地址； 所述复杂指令集，通过软件编程的方法，结合硬件电路设计，完成卷积和pooling的计算；所述神经网络的计算过程如下：输入图像的前处理过程，输入图像经过前处理之后进入到网络的第1层计算，第1层计算输出作为第2层的计算输入，再经过第2层的计算，再经过第n-1层的计算，最后通过第n层的计算，第n层的计算输出再经过后处理之后，整个神经网络即计算结束；每一层的计算又分解为如下的计算过程：对于输入的featuremap经过N个Group的计算，所述featuremap尺寸为宽度为Xi，高度为Yi，共有Ci个通道，所述Group计算为卷积计算，其对应的卷积核大小为M×N，共有Ki个通道，最后的输出featuremap大小为宽度为Xo，高度为Yo，共有Co个通道；其中，每一个Group计算的核心是基于所述复杂指令的计算，即LDMR指令、SVMR指令、CONV指令、DWCL指令、MV指令、FTRANS指令及SETPARAM指令。

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