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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利神经网络加速器及加速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：CN119378619B 。

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：202411423987.8，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权神经网络加速器及加速方法是由何卫锋;李婕妤;段靖坤设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络加速器及加速方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种神经网络加速器及加速方法，包括：片上缓存模块和计算模块；片上缓存模块用于存储输入特征图、输出特征图和压缩格式的稀疏权重参数；计算模块包含N个处理单元组，每个处理单元组用于对稀疏权重参数组进行解压缩，筛选出非零权重的稀疏权重参数，处理单元组获取稀疏权重参数组中稀疏权重参数对应的输入数据，并对稀疏权重参数组中所有稀疏权重参数和输入数据进行乘累加计算。

本发明授权神经网络加速器及加速方法在权利要求书中公布了：1.一种神经网络加速方法，其特征在于，包括： 将稀疏权重参数分为多个稀疏权重参数组，以使得每个所述稀疏权重参数组包含的稀疏权重参数的稀疏度平衡； 使用静态密钥对所述稀疏权重参数组进行压缩； 将多个压缩后的所述稀疏权重参数组分别分发给多个神经网络加速器的处理单元组，每个所述处理单元组采用动态方式计算密钥，并对所述稀疏权重参数组进行解压缩，筛选出非零权重的所述稀疏权重参数； 所述处理单元组获取所述稀疏权重参数组中所述稀疏权重参数对应的输入数据，并对该组中所有稀疏权重参数和所述输入数据进行乘累加计算； 使用静态密钥对稀疏权重参数组进行压缩的方法包括： 将所述稀疏权重参数组的向量作为第一向量； 通过密钥矩阵映射成第二向量，所述第二向量的长度小于第一向量的长度； 利用位图记录所述第一向量中非零值的位置； 对所述稀疏权重参数组进行解压缩的方法包括： 采用静态密钥矩阵将所述第二向量恢复为第三向量，所述第三向量的长度与所述第一向量的长度相同； 将所述第一向量和第三向量中的不同位记作错误编码； 对所述错误编码进行校正； 将所有所述稀疏权重参数分为多个稀疏权重参数组，以使得每个所述稀疏权重参数组包含的稀疏权重参数的稀疏度平衡的方法包括： 将所述稀疏权重参数按照稀疏度的大小，从小到大排列； 将稀疏度较小的稀疏权重参数和稀疏度较大的稀疏权重参数进行配对，组合成一个稀疏权重参数组，从而形成多个稀疏权重参数组，多个所述稀疏权重参数组包含的稀疏权重参数的稀疏度平衡。

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