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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利基于退火法的动态可重构卷积神经网络加速器及其参数优化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：CN116720559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310734188.1，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权基于退火法的动态可重构卷积神经网络加速器及其参数优化方法是由刘双龙;谢哲韧;戴奎;汪锦玥设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于退火法的动态可重构卷积神经网络加速器及其参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于退火法的动态可重构卷积神经网络加速器及其参数优化方法，加速器包括数据缓冲器、控制器、地址发生器、卷积计算引擎和维度重排模块；数据缓冲器用于缓存从片外读取的卷积神经网络的输入和权重数据；控制器控制不同地址的输入数据和权重数据输入到卷积计算引擎；卷积计算引擎针对不同卷积层，均按照基于退火法的参数优化方法得到的并行计算模式和对应的并行度值对进行卷积计算；若下一卷积层并行计算模式发生变化，则对当前卷积层的结果数据重排存储至数据缓存器，否则直接存储至数据缓存器。本发明可以提高加速器的资源利用率、计算效率和吞吐率并减小延时。

本发明授权基于退火法的动态可重构卷积神经网络加速器及其参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于退火法的动态可重构卷积神经网络加速器的参数优化方法，其特征在于，对所有卷积层均采用模拟退火法确定并行计算模式和对应的并行度值；任意第i个卷积层的确定过程为： 步骤1，根据不同的卷积神经网络模型和硬件资源，对退火法的初始参数和约束条件进行设置；其中，退火法的未知解使用并行计算模式和对应的并行度值表示，可选的并行计算模式为Pv+Pf或Pc+Pf，Pv、Pc、Pf分别代表输入数据并行度、通道并行度和卷积核并行度；初始设置的参数包括：初始温度、马尔科夫链、降温参数、退火终止温度、网络最大层数和两种并行模式的初始解； 计算初始解的目标函数值；其中，目标函数根据当前卷积层的运行时间和资源利用情况构建得到； 步骤2，在当前温度T下，随机获取当前解的邻域解，计算邻域解的目标函数值； 若当前卷积层为第1层卷积层，则仅获取与当前解相同并行计算模式的邻域解；否则，两种并行计算模式均对应获取一个邻域解； 步骤3，计算每种并行计算模式当前解X0的目标函数值LX0与邻域解X1的目标函数值X1的差值ΔL＝LX1-LX0；L表示目标函数； 如果ΔL≤0，接受邻域解作为对应并行计算模式的当前解； 如果ΔL0，按预设概率接受邻域解作为对应并行计算模式的当前解； 步骤4，重复步骤2和步骤3进行内循环迭代，直到内循环迭代次数达到马尔科夫链的设置长度时，继续步骤5； 步骤5，基于降温参数更新当前温度； 步骤6，判断当前温度是否达到退火终止温度； 如果当前温度达到退火终止温度，比较两种并行计算模式当前解的目标函数值，选择较优目标函数值对应的并行计算模式和当前解作为当前卷积层优选的并行度值；如果当前温度没有达到退火终止温度，则返回步骤2。

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