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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利用于对抗性深度学习防御推理的加速器、设备及应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：CN119918652B 。

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：202411728227.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权用于对抗性深度学习防御推理的加速器、设备及应用方法是由王耀华;施嘉庚;郭阳;李哲;扈啸;牟星设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于对抗性深度学习防御推理的加速器、设备及应用方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于对抗性深度学习防御推理的加速器、设备及应用方法，本发明的加速器，包括调度控制器、处理核心阵列、核心私有缓存、全局缓存和访存部件，调度控制器具有用于主机CPU访问的访问结构，调度控制器分别与处理核心阵列、核心私有缓存以及访存部件相连，核心私有缓存通过全局缓存和访存部件相连，核心私有缓存还与访存部件直接相连，处理核心阵列由多个处理核心子阵列通过处理核心间连接模块连接构成，处理核心子阵列由多个计算单元组成。本发明旨在面向对抗性深度学习防御推理实现加速器的优化设计，在支持深度学习功能的同时能够广泛支持多种不同对抗性机器学习防御算法，能够为可信人工智能系统提供高性能的计算平台。

本发明授权用于对抗性深度学习防御推理的加速器、设备及应用方法在权利要求书中公布了：1.一种用于对抗性深度学习防御推理的加速器，其特征在于，包括调度控制器1、处理核心阵列2、核心私有缓存3、全局缓存4和访存部件5，所述调度控制器1具有用于主机CPU访问的访问结构，所述调度控制器1分别与处理核心阵列2、核心私有缓存3以及访存部件5相连，所述核心私有缓存3通过全局缓存4和访存部件5相连，所述核心私有缓存3还与访存部件5直接相连，所述处理核心阵列2由多个相同或不相同的处理核心子阵列21通过处理核心间连接模块22连接到一起构成，所述处理核心子阵列21由分别通过处理核心内连接模块211相互连接的多个计算单元212组成，所述调度控制器1通过配置各个处理核心子阵列21是否启用以用于实现算力大小的调整，以及配置启用的处理核心子阵列21中各个计算单元212的流水线执行顺序以适配对抗性深度学习防御推理算法中服务任务和防御任务所需的执行顺序； 所述处理核心子阵列21中的多个计算单元212包括实复数算术运算器、非线性单元、比特运算器和伪随机噪声采样器中的部分或全部；所述实复数算术运算器用于实数或者复数运算，内部包含不同类型的多组基础运算器，所述运算器包括乘法器、加法器、比较器、移位器、数据类型转换器，所述基础运算器用于直接计算基础位宽的数据或者双倍或多倍组合以计算组合位宽的数据；当所述实复数算术运算器用于实数运算时，全部基础运算器进行实数计算，当所述实复数算术运算器用于复数计算时，基础运算器成对配置且每对基础运算器中的一个运算器计算复数的实部、另一个运算器计算复数的虚部；所述非线性单元内部包含基于查找表LUT实现的非线性函数表，在需要计算函数在指定点的值时，通过读取非线性函数表中最接近的数据并基于此数据进行插值而得到近似结果；所述比特运算器包括与、或、非、异或、与非、或非的逻辑运算模块；所述伪随机噪声采样器为线性反馈移位寄存器以用于基于随机偏移量从线性反馈移位寄存器存储的噪声数据进行随机采样。

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