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龙图腾网获悉南京大学申请的专利模乘精简的同态加密神经网络线性层硬件加速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：CN115776367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211356621.4，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权模乘精简的同态加密神经网络线性层硬件加速系统是由傅玉祥;王艺霖;李丽;宋文清;沈思睿;李伟;何书专设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本模乘精简的同态加密神经网络线性层硬件加速系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模乘精简的同态加密神经网络线性层硬件加速方法及系统，该方法包括：用户端接收输入的神经网络模型的权重数据，并采用加法二次幂方法进行量化，然后进行重排和转置；用户端接收输入的神经网络模型的源数据，并采用img2col的方式进行重排，然后进行转置，并编码为明文多项式；用户端将编码后的明文多项式加密为同态加密方案对应的密文，并与处理后的权重数据一起发送到硬件加速器；硬件加速器对密文和权重数据开启同态加密条件下的神经网络线性层运算，并将运算结果反馈到用户端。本发明减小了模乘运算器的计算周期和资源开销，提升了计算效率。

本发明授权模乘精简的同态加密神经网络线性层硬件加速系统在权利要求书中公布了：1.模乘精简的同态加密神经网络线性层硬件加速系统，其特征在于，包括同态加密密文标量乘累加运算阵列，所述同态加密密文标量乘累加运算阵列包括预定个运算单元，每一运算单元包括源数据缓冲区、输出缓冲区和乘累加簇，每个乘累加簇包括控制器、权重缓冲区、预定个依序连接的乘累加运算器和模加器， 所述源数据缓冲区、权重缓冲区和乘累加运算器的数量相等，每个源数据缓冲区输出至各个运算单元的同一层次的乘累加运算器，每个权重缓冲区输出至其所在运算单元的所有乘累加运算器； 该乘累加运算器由一个精简模乘器和一个模加器构成，模乘器的输入包括源数据，量化权重和模数，模加器的输入包括模乘器的输出结果，上一阶段的累加结果和模数；每个周期向乘累加器送入一组源数据和权重，在流水线建立之后，输出端即可以流水的输出每一拍的累加结果； 所述乘累加簇基于优化后的加法二次幂量化算法设计，包括如下步骤： 步骤S11、获取原始权重数据x，并将其量化得到一个n比特的定点数 Qset＝{x|x＝x1+x2,x1∈Q1,x2∈Q2}∩[-1,1； 其中，函数signx用于判断输入值x的符号，当x≥0时，该函数signx返回1，否则返回0；函数findnearest返回集合Qset中和x最接近的值；集合Qset中的元素由另外两个特定集合Q1和集合Q2中的元素彼此相加得到； 步骤S12、取a1≤a2＝log2n，将上式变换为： 式中，0≤k1,k2≤n-1,φ1,φ2∈{0,1}。

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