广东工业大学秦亚东获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种卷积神经网络的快速卷积及缓存模式的设计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：CN115204373B 。
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：202210937743.6，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种卷积神经网络的快速卷积及缓存模式的设计方法是由秦亚东;黄宏敏;熊晓明;刘远设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种卷积神经网络的快速卷积及缓存模式的设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种卷积神经网络的快速卷积及缓存模式的设计方法，充分利用FPGA完成Winograd算法的设计，在3*3的卷积核尺寸下，乘法操作从36次减少到16次，可以充分利用DSP资源对卷积操作进行加速。通过特征图缓存以及流水线传输的方式，优化卷积滑窗操作时需要对重复行和列数据的缓存，提高缓存以及转化模块工作效率。通过配置参数实现矩阵转化模块的可重构设计。充分利用所节省的DSP资源，复用Winograd卷积计算阵列，充分利用FPGA的硬件资源，进一步提升卷积加速模块的计算能力，对点积步骤进行低功耗设计。
本发明授权一种卷积神经网络的快速卷积及缓存模式的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络的快速卷积及缓存模式的设计方法，其特征在于，包括利用FPGA完成Winograd算法的设计、通过特征图缓存以及流水线传输的方式，优化卷积滑窗操作时需要对重复行和列数据的缓存以及通过配置参数实现矩阵转化的可重构设计； 通过特征图缓存以及流水线传输的方式，优化卷积滑窗操作时需要对重复行和列数据的缓存，包括： 将H*L*N的输入特征图，在行的方向上展开进行分块操作，按通道顺序存储到16条Bram中进行缓存；输入缓存到转换模块的中间模块，对3*3尺寸的卷积核完成4*4大小的分块滑窗操作，由四级流水线组成，流水线0每个时钟周期读入16条Bram中同一地址的数据，并且输入向后面的流水线传递，行方向上，每两个周期向矩阵转化模块传递一次滑窗数据块，从而优化行方向上的重复数据读取；列方向上，重复列的数据会读入相应的两个矩阵转化模块，即16条Bram存储的16行输入特征图传递到7个输入特征图矩阵转化模块，优化列方向上的重复数据读取。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510062 广东省广州市越秀区东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励