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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种面向神经网络加速器的算存融合新型架构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：CN120146122B 。

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：202510217769.7，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种面向神经网络加速器的算存融合新型架构的设计方法是由董剑;韩铭;吴晋;王野设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向神经网络加速器的算存融合新型架构的设计方法在说明书摘要公布了：一种面向神经网络加速器的算存融合新型架构的设计方法，属于神经网络处理器技术领域。为解决减少数据移动、提升计算能效，本发明包括权值与激活量化得到量化的神经网络；设计单输入专用乘法器，量化的NN加速器在执行权值与输入的乘法操作时，使用的均为两个输入均为定点整数的乘法器，将乘法器的一个输入固定为特定乘数得到单输入专用乘法器；对步骤S1得到量化的NN进行权值分析；进行数据通路的硬件设计；算存融合架构的NN加速器的矩阵乘法运算：NN中每一层的输入数据通过数据通路传送到指定的单输入专用乘法器，再将乘法运算的结果按照矩阵乘法的运算规则由加法器进行累加，最终得到算存融合架构的NN加速器的矩阵乘法运算的结果。

本发明授权一种面向神经网络加速器的算存融合新型架构的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向神经网络加速器的算存融合新型架构的设计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.权值与激活量化：采用开源的权值量化方法，在基于PyTorch的开源框架搭建的软件平台上，对神经网络的权值以及每层的输入进行量化，得到量化的神经网络； S2.设计单输入专用乘法器：基于步骤S1得到量化的神经网络，对量化的神经网络加速器设计单输入专用乘法器，量化的NN加速器在执行权值与输入的乘法操作时，使用的均为两个输入均为定点整数的乘法器，将乘法器的一个输入固定为特定乘数得到单输入专用乘法器； S3.权值分析：对步骤S1得到量化的NN，在步骤S1所使用的软件平台上对权值进行进一步的分析，统计权值矩阵中不同元素的数目，以确定单次计算操作所用的不同的单输入专用乘法器的数目； S4.数据通路的硬件设计：在步骤S1所使用的软件平台上首先在硬件描述文件中完成模块名称、输入与输出端口的声明；然后利用步骤S1所使用的软件平台重新遍历权值矩阵，根据权值矩阵内权值的排布，按照矩阵乘法时的对应关系，生成对应的连线语句，写入硬件描述文件；待权值遍历完全，在硬件描述文件中补充结束模块建立的语句，完成数据通路的硬件设计工作； S5.算存融合架构的NN加速器的矩阵乘法运算：NN中每一层的输入数据通过步骤S4所构建的数据通路传送到指定的单输入专用乘法器，再将乘法运算的结果按照矩阵乘法的运算规则由加法器进行累加，最终得到算存融合架构的NN加速器的矩阵乘法运算的结果。

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