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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利深度脉冲神经网络训练架构的能耗计算方法及相关设备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：CN119940458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411827416.0，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权深度脉冲神经网络训练架构的能耗计算方法及相关设备是由林文杰;林彦宇;周晖晖;朱学科;程文翔;田永鸿;刘怡俊设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度脉冲神经网络训练架构的能耗计算方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提出的深度脉冲神经网络训练架构的能耗计算方法及相关设备，方法包括：首先，获取深度脉冲神经网络训练任务中脉冲卷积、膜电位梯度卷积和权重梯度中逻辑判别、浮点加和浮点乘的操作数量；其次，分别获取多个变量在深度脉冲神经网络训练架构的DRAM、SRAM和寄存器中进行读写操作的重用因子；接下来，基于操作数量、重用因子和各级存储器的单位读写能耗，计算得到任务读写能耗；然后，基于逻辑判别数量、浮点加和浮点乘累加操作对应的累加操作数量及其单位操作能耗，计算得到任务计算能耗；最后，累加任务读写能耗和任务计算能耗得到深度脉冲神经网络训练的任务能耗，可以精准地计算得到深度神经网络训练任务对应的任务能耗。

本发明授权深度脉冲神经网络训练架构的能耗计算方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种深度脉冲神经网络训练架构的能耗计算方法，其特征在于，所述方法包括： 获取深度脉冲神经网络训练任务的脉冲卷积、膜电位梯度卷积和权重梯度中逻辑判别、浮点加和浮点乘的操作数量，所述操作数量包括逻辑判别对应的逻辑判别数量、浮点加对应的累加操作数量以及浮点乘对应的累乘操作数量； 分别获取多个变量在所述深度脉冲神经网络训练架构的存储器中进行读写操作的重用因子，所述存储器包括DRAM、SRAM和寄存器； 基于所述逻辑判别数量、所述重用因子和所述存储器的单位读写能耗，计算得到任务读写能耗； 基于所述累加操作数量、所述累乘操作数量、所述逻辑判别数量和对应的单位计算能耗，计算得到任务计算能耗； 累加所述任务读写能耗和所述任务计算能耗得到所述深度脉冲神经网络训练任务的任务能耗； 所述基于所述逻辑判别数量、所述重用因子和所述存储器的单位读写能耗，计算得到任务读写能耗，包括： 从所述逻辑判别数量中获取与前向传递对应的前向传递判别数量以及与权重梯度更新对应的权重梯度判别数量； 从所述重用因子中获取与所述前向传递对应的前向传递重用因子、与误差反向传播对应的反向传播重用因子以及与所述权重梯度更新对应的权重梯度重用因子； 基于所述前向传递判别数量、所述前向传递重用因子以及所述单位读写能耗，计算得到前向传递读写能耗； 基于反向传播累乘操作数量、所述反向传播重用因子以及所述单位读写能耗，计算得到反向传播读写能耗，所述反向传播累乘操作数量与误差反向传播对应； 基于所述权重梯度判别数量、所述权重梯度重用因子以及所述单位读写能耗，计算得到权重梯度读写能耗，并累加所述前向传递读写能耗、所述反向传播读写能耗以及所述权重梯度读写能耗得到所述任务读写能耗。

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