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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面向卷积神经网络的FPGA集群资源调度方法及系统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：CN120011050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510030202.9，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权面向卷积神经网络的FPGA集群资源调度方法及系统是由黄立波;陆亿行;赖明澈;杨凌;赵言亢;黎渊;王强;郭辉;王永文设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向卷积神经网络的FPGA集群资源调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向卷积神经网络的FPGA集群资源调度方法及系统，本发明方法包括将卷积神经网络模型转换为高层次综合的代码，进行系数分析确定每层的所有卷积层重用系数RF；分别与推理延迟、DSP使用量之间的函数关系为每层分配推理延迟以及DSP使用量最优的卷积层重用系数RF；将M层的卷积神经网络模型中每一层分区划分到FPGA集群中的K个FPGA，为分区划分的子模块之间添加输入和输出接口；将分区划分的子模块部署到FPGA集群上。本发明旨在优化卷积神经网络在FPGA集群上的实现效率，充分利用FPGA资源使得多个FPGA高效地合作完成卷积神经网络的计算任务。

本发明授权面向卷积神经网络的FPGA集群资源调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向卷积神经网络的FPGA集群资源调度方法，其特征在于，包括下述步骤： S1，将卷积神经网络模型转换为高层次综合的代码； S2，对转换后的卷积神经网络模型进行系数分析确定每层的所有卷积层重用系数RF； S3，根据给定的卷积层重用系数RF分别与推理延迟、DSP使用量之间的函数关系为每层分配推理延迟以及DSP使用量最优的卷积层重用系数RF；给定的卷积层重用系数RF、推理延迟之间的函数关系的函数表达式为： ， 其中，为推理延迟，和分别为输入特征图的宽度和高度，为时钟周期，为该卷积层的卷积层重用系数；给定的卷积层重用系数RF、DSP使用量之间的函数关系的函数表达式为： ， 其中，为DSP使用量；为位宽因子，为该卷积层输入特征图的长、宽及通道数的乘积，为输出特征图的通道数； S4，根据M层的卷积神经网络模型中每一层的DSP使用量构建长度为M的数组Layer，数组Layer中任意第i个元素Layer[i]的值为卷积神经网络模型第i层的DSP使用量，以不改变数组Layer中元素顺序的情况下把数组Layer分成K段且满足每段DSP使用量累加和的最大值最小确定每一段所包含的数组Layer中的元素，从而将M层的卷积神经网络模型中每一层分区划分到FPGA集群中的K个FPGA，为分区划分的子模块之间添加输入和输出接口； S5，将分区划分的子模块利用高层次综合工具转换为卷积神经网络的多个IP核实现，然后将卷积神经网络模型部署到FPGA集群上以加速卷积神经网络模型的执行。

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