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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于卷积神经网络的块稀疏方法、装置及处理单元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：CN115186802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210844507.X，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权基于卷积神经网络的块稀疏方法、装置及处理单元是由王中风;徐铭阳;鲁金铭;林军设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的块稀疏方法、装置及处理单元在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，提供一种基于卷积神经网络的块稀疏方法、装置及处理单元，所述基于卷积神经网络的块稀疏方法，通过将维度为N×C×K×K的原始权重，转换为K2个C×K的重排权重，然后根据预设维度，将重排权重分割为多个数据块，最后根据预先设置的数据稀疏度，剪去所述多个数据块内冗余的非零值。对于数据块而言，剪去的是对数据块影响较小的数据，这可以减少稀疏对于训练精度的影响，因此可以达到较高的稀疏度，同时，在硬件设计时，解决传统训练加速器在处理稀疏张量时，存在的不同处理单元之间运算任务不平衡的问题，且在前向传播和反向传播过程中，避免造成权重数据在存储上的读写冲突。

本发明授权基于卷积神经网络的块稀疏方法、装置及处理单元在权利要求书中公布了：1.一种处理单元，其特征在于，多个所述处理单元以脉动阵列的形式排布，所述处理单元包括： 控制模块，被配置为接收数据块的稀疏掩膜信息、前向传播信息和反向传播信息，稀疏掩膜信息中包含非零值权重在数据块中的索引信息； 还被配置为根据前向传播信息和或反向传播信息，生成运算控制指令，以及将运算控制指令和稀疏掩膜信息发送至乘累加模块； 激活数据预处理模块，被配置为接收激活数据以及数据块的稀疏掩膜信息，并跳过零值激活数据；并根据稀疏掩膜信息，从所述激活数据中筛选出有效的激活数据，以及，将所述有效的激活数据发送至乘累加模块； 乘累加模块，所述乘累加模块包括：一个乘法器、一个加法器、第一数据选择模块、第二数据选择模块、S个存储器，其中，数据块的维度为，且； 乘法器，被配置为接收相互匹配的权重值和激活值，并对相互匹配的权重数据和激活数据乘累加运算； 加法器，被配置为将乘法器运算的结果与第二数据选择器输出的部分和结果进行累加； 第一数据选择器，被配置为将乘累加结果存储到对应的存储器中； 第二数据选择器，被配置为选择相应的存储器，将所述相应的存储器中存储的部分和结果输出至加法器； S个存储器被配置为存储不同通道的部分和结果； 结果选择模块，被配置为从乘累加模块接收所述部分和结果，以及从上一个邻近的处理单元接收一组已经完成的卷积运算结果； 还被配置为从外部接收结果选择信号，并根据所述结果选择信号将所述部分和结果或卷积运算结果输出至下一个相邻的处理单元； 其中，压缩后的权重数据通过以下硬件适配方式生成： 将维度为的原始权重，转换为个的重排权重，其中，为卷积核数量，为单个卷积核的特征图数量，单个特征图的张量；采用表示原始权重中的数据点，其中-1，-1，，-1，采用表示重排权重的数据点，其中，-1，-1，-1，为标志位，； 根据预设维度，将重排权重分割为多个数据块； 根据预先设置的数据稀疏度，剪去所述多个数据块内冗余的非零值，获得压缩后的权重数据，并记录数据块的稀疏掩膜信息。

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