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龙图腾网获悉杰创智能科技股份有限公司;广东杰创智能科技有限公司申请的专利卷积神经网络运算装置、方法及移动终端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：CN117151166B 。

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：202310940013.6，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权卷积神经网络运算装置、方法及移动终端是由王金桥;郭子江;梅文卓;李嘉威;黄宇轩;邓兰青;朱贵波设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本卷积神经网络运算装置、方法及移动终端在说明书摘要公布了：本申请提供一种卷积神经网络运算装置、方法及移动终端。装置包括：确定模块，用于根据待处理的卷积神经网络模型的结构，从多个可重构计算单元中，确定多个目标可重构计算单元；配置模块，用于根据卷积神经网络模型的结构，配置多个目标可重构计算单元各自的计算类型以及多个目标可重构计算单元之间的连接关系；广播模块，用于根据多个目标可重构计算单元各自的计算类型，将卷积神经网络模型中的数据分别广播至对应的目标可重构计算单元进行计算，计算结果；计算模块，用于根据连接关系，对多个计算结果进行处理，得到卷积神经网络模型的模型输出结果。本申请的方案减小了卷积神经网络模型运算消耗的时间，提高了运算的效率。

本发明授权卷积神经网络运算装置、方法及移动终端在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络运算装置，其特征在于，所述卷积神经网络运算装置中被配置了多个可重构计算单元，所述装置包括： 确定模块，用于根据待处理的卷积神经网络模型的结构，从所述多个可重构计算单元中，确定多个目标可重构计算单元； 配置模块，用于根据所述卷积神经网络模型的结构，配置所述多个目标可重构计算单元各自的计算类型、以及所述多个目标可重构计算单元之间的连接关系，所述计算类型为比较处理、加法处理、乘法处理、累加处理、乘累加处理中的任意一项； 广播模块，用于根据所述多个目标可重构计算单元各自的计算类型，将所述卷积神经网络模型中的数据分别广播至对应的目标可重构计算单元进行计算，得到所述多个目标可重构计算单元各自的计算结果，其中，所述卷积神经网络模型中存在至少一个数据被广播至至少两个目标可重构计算单元； 计算模块，用于根据所述多个目标可重构计算单元之间的连接关系，对所述多个目标可重构计算单元各自的计算结果进行处理，得到所述卷积神经网络模型的模型输出结果； 所述可重构计算单元包括输入接口、输出接口以及计算子单元，其中： 所述输入接口包括第一输入接口、第二输入接口、第三输入接口、第四输入接口、第五输入接口和第六输入接口； 所述输出接口包括第一输出接口和第二输出接口； 所述计算子单元包括比较器、乘法器、加法器、第一选通器、第二选通器以及第三选通器； 所述比较器的输入端连接所述第一输入接口和所述第二输入接口，所述比较器的输出端连接所述第一输出接口； 所述乘法器的输入端连接所述第三输入接口和所述第四输入接口，所述乘法器的输出端连接所述第一选通器的输入端和所述第一输出接口； 所述第一选通器的输入端还连接所述第五输入接口，所述第二选通器的输入端连接所述第六输入接口，所述第一选通器的输出端和所述第二选通器的输出端均连接所述加法器的输入端； 所述加法器的输出端连接所述第三选通器的输入端； 所述第三选通器的输出端连接所述第二选通器的输入端和所述第二输出接口； 所述卷积神经网络模型的结构包括卷积层；所述确定模块具体用于： 根据所述卷积层的卷积核矩阵的维度，从所述多个可重构计算单元中，确定n3个第一目标可重构计算单元和n个第二目标可重构计算单元，所述n为所述卷积核矩阵的维度，n3个第一目标可重构计算单元按n2行、n列排列，n为正整数； 所述配置模块具体用于： 根据所述卷积核矩阵，配置所述n3个第一目标可重构计算单元的计算类型均为乘法处理，配置所述n个第二目标可重构计算单元的计算类型为所述累加处理； 根据所述卷积核矩阵，配置任意第i列的第一目标可重构计算单元均与第i个第二目标可重构计算单元连接。

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