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龙图腾网获悉想象技术有限公司申请的专利多核硬件中神经网络的实现方式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：CN114358238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202111193836.4，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权多核硬件中神经网络的实现方式是由黄曦冉;F·埃斯科巴尔设计研发完成，并于2021-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本多核硬件中神经网络的实现方式在说明书摘要公布了：本发明公开了多核硬件中神经网络的实现方式。公开了深度神经网络的多核硬件实现方式。网络的多个层被布置在多个层组中。网络的输入数据包括多维张量，该多维张量包括一个或多个遍历维度和一个或多个非遍历维度，这些遍历维度是由第一层组的至少一个层中的步幅遍历的维度。如果在第一维度中的输入数据的大小大于阈值，则硬件实现方式被配置为将用于第一层组的输入数据沿着第一维度分割成至少第一图块和第二图块。如果在第一维度中的输入数据的大小不大于阈值，则硬件实现方式被配置为将第一层组的评估沿着除第一维度之外的维度分割成至少第一传播过程和第二传播过程。

本发明授权多核硬件中神经网络的实现方式在权利要求书中公布了：1.一种用于在多核硬件600中实现深度神经网络的方法，所述深度神经网络包括多个层，所述多核硬件至少包括第一核350‑0和第二核350‑1，所述方法包括： 定义710至少包括第一层组和第二层组的多个层组，每个层组包括所述神经网络的一个或多个连续层，其中，所述第一层组的输出数据包括用于所述第二层组的输入数据； 在一个或多个第一存储器装置312中提供712用于所述第一层组的输入数据，所述输入数据包括多维张量，所述多维张量包括一个或多个遍历维度和一个或多个非遍历维度，所述一个或多个遍历维度是被所述第一层组的至少一个层中的步幅遍历的维度； 确定714在一个或多个遍历维度之中的第一维度中的所述输入数据的大小，如果716在所述第一维度中的大小大于阈值，则通过深度优先图块化来评估所述第一层组和第二层组，包括： 沿着所述第一维度将用于所述第一层组的所述输入数据分割718成至少第一图块和第二图块，每个图块包括所述一个或多个遍历维度中的每一个中的多个数据元素； 使用所述第一核，基于所述第一图块评估720所述第一层组，以生成所述第一层组的第一输出图块； 使用所述第二核，基于所述第二图块评估720所述第一层组，以生成所述第一层组的第二输出图块； 将所述第一层组的所述第一输出图块和所述第二输出图块作为用于所述第二层组的输入数据存储722,724在一个或多个第二存储器装置314中； 使用所述第一核，基于所述第一层组的所述第一输出图块评估720所述第二层组，以生成所述第二层组的第一输出图块； 使用所述第二核，基于所述第一层组的所述第二输出图块评估720所述第二层组，以生成所述第二层组的第二输出图块，和如果746在所述第一维度中的大小不大于所述阈值，则在多次传播过程中评估所述第一层组和第二层组，一次一个层组，包括： 沿着除所述第一维度之外的维度，将所述第一层组的所述评估分割748成至少第一传播过程和第二传播过程； 使用所述第一核，针对所述第一传播过程评估750所述第一层组，以生成输出数据的第一部分； 使用所述第二核，针对所述第二传播过程评估750所述第一层组，以生成输出数据的第二部分； 产生所述第一层组的所述输出数据，包括组合754输出数据的所述第一部分和输出数据的所述第二部分；和将所述第一层组的所述输出数据作为用于所述第二层组的输入数据存储756在所述一个或多个第二存储器装置中。

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