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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于ZYNQ的通用CNN加速器及其使用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：CN119721149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411788841.3，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于ZYNQ的通用CNN加速器及其使用方法是由刘乔寿;田晓明设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ZYNQ的通用CNN加速器及其使用方法在说明书摘要公布了：本发明涉及卷积神经网络在边缘端设备部署加速推理领域，具体涉及一种基于ZYNQ的通用CNN加速器及其使用方法，所述通用CNN加速器包括PS端、PL端、AXI总线接口模块，DMA数据搬运模块、PS_DDR存储器和PL_DDR存储器。本发明面对不同的卷积神经网络可以在ZYNQ平台根据设置的参数，无需修改PL端，只需在PS端进行网络模型的构建和分解，控制PL端完成对卷积神经网络的前向推理，从而大幅度的提升卷积神经网络在边缘端部署的效率和通用性。

本发明授权一种基于ZYNQ的通用CNN加速器及其使用方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ZYNQ的通用CNN加速器，其特征在于：所述通用CNN加速器包括PS端、PL端、AXI总线接口模块，DMA数据搬运模块、PS_DDR存储器和PL_DDR存储器；其中： 所述PS端用于读取外部的特征数据和权重数据，将特征数据和权重数据存储到PS_DDR存储器中，并通过DMA数据搬运模块传输到PL_DDR存储器中；通过分解网络模块进行网络分解得到地址信息，并将地址信息和运行参数通过AXI总线接口模块发送到所述PL端； 所述PL端用于根据接收到的地址信息，读取PL_DDR存储器的特征数据和权重数据，根据接收到的运行参数，通过PE计算算子模块进行卷积层和池化层运算，生成后数据，并将所述后数据存储到PL_DDR存储器中；所述PE计算算子模块包括基础卷积运算算子和扩展卷积运算算子、最大池化算子和平均池化算子； 所述通过分解网络模块进行网络分解得到地址信息包括： 步骤1、PS端设定运行参数；所述运行参数至少包括批数据量N、数据并行度Pd，通道并行度Pc、DDR读写突发长度Burst_len、卷积是否填充P、卷积步长S、池化方式、卷积核Ki尺寸以及输入特征图尺寸； 步骤2、PS端根据所述运行参数，计算得到分解卷积参数；所述分解卷积参数包括输出特征图尺寸、偏置突发读取次数卷积突发读取次数 步骤3、PS端根据所述分解卷积参数，分层预取读取PL_DDR中存储的特征数据和权重数据，得到并更新取特征数据的地址信息和取权重数据的地址信息； 所述PS端根据所述分解卷积参数，分层预取读取PL_DDR中存储的特征数据和权重数据，得到并更新取特征数据的地址信息和取权重数据的地址信息包括： 第一层，每次读取一个批次数据，一共读取N个批次，每个批次数据分别按照第二层到第四层执行； 第二层，通过次突发读取操作，每次从存储权重数据的偏置参数地址中预取了C个卷积偏置参数，并将它们存储到PL端的BRAM缓存中；通过次突发读取操作，每次从存储权重数据的卷积参数地址中预取了Pc个卷积核卷积参数，并将它们存储到PL端的BRAM缓存中；其中，偏置参数地址为初始偏置参数地址+卷积参数地址为初始卷积参数地址+ 第三层，通过次读取操作，每次从存储特征数据的地址中预取Pd行Burst_len长度的特征数据，并将它们存储到PL端的BRAM缓存中；其中，存储特征数据的地址为初始数据地址+ 第四层，通过次突发读取操作，每次从存储特征数据的地址中预取Burst_len长度的特征数据，并将它们存储到PL端的BRAM缓存中；其中，存储特征数据的地址为初始特征数据地址+

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