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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于ZYNQ平台的VGG16网络并行加速处理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：CN113516236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202110807193.1，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权基于ZYNQ平台的VGG16网络并行加速处理方法是由王树龙;赵蓉;杜林;郑俊伟;孙承坤;孙彪;马兰设计研发完成，并于2021-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ZYNQ平台的VGG16网络并行加速处理方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能和FPGA设计技术领域，具体公开了一种基于ZYNQ平台的VGG16网络并行加速处理方法，本发明通过数据的定点量化，减小输入输出数据、权重数据及偏置所带来的巨大计算量，从而降低功耗、减小计算量并解决片上资源受限问题；通过采用资源并行方式，一方面避开卷积神经网络层与层之间数据相关性的并行计算问题，另一方面减少对硬件电路资源的需求。本发明通过ZYNQ平台设计一种可以实现VGG16网络高度并行的硬件加速架构，从而在实现较小的资源消耗与较低功耗的基础上，提升加速性能与加速效率。

本发明授权基于ZYNQ平台的VGG16网络并行加速处理方法在权利要求书中公布了：1.基于ZYNQ平台的VGG16网络并行加速处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，ZYNQ的PS端通过上位机获取待处理数据集的特征图数据和权重数据，并将其存入DDR存储模块，继而驱动AXI_DMA模块，加载特征数据和权重数据到缓存模块； 步骤2，ARM控制将缓存模块的特征数据和权重数据传输到ZYNQ的PL端的卷积模块进行并行卷积运算，并将运算结果存储在缓存模块； 步骤3，再进入后处理模块进行数据的量化和池化处理，完成一层运算之后，ZYNQ的PS端重新配置下一层卷积模块计算所需的寄存器信息； 步骤4，重复执行步骤1-步骤3，直至所有层运算完成，然后通过AXI_DMA将最终结果传输到DDR中存储，ZYNQ的PS端将结果通过串口传输给上位机； 所述卷积模块进行并行卷积运算，具体包括： 采用高并行度PE阵列进行多输入通道和多输出通道的卷积的并行运行； 对输入特征图的高度和输出通道方向进行数据切片优化处理，通过输入特征数据和权重数据的复用来降低总访存需求； 所述采用高并行度PE阵列进行多输入通道和多输出通道的卷积的并行运行，具体为： 在一个维度上进行多输入通道的卷积的并行，即输入特征图一个特征点的多个输入通道和其对应的一个卷积核的相应通道数据的乘累加运算；另一个维度上进行多输出通道的卷积的并行，即所有输入特征图和多个卷积核的乘累加运算； 所述对输入特征图的高度和输出通道方向进行数据切片优化处理，具体为:对VGG16网络输入端的若干层结构，采用先输出通道方向切片，再在输入特征图的高度方向切片的调度方案进行切片优化，通过最大化输入特征数据复用来降低总访存需求； 对VGG16网络靠近输出端的若干层结构，采用先在输入特征图的高度方向切片，再在输出通道方向切片的调度方案进行切片优化，以通过权重数据复用降低总访存需求。

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