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龙图腾网获悉苏州亿铸智能科技有限公司申请的专利一种基于ReRAM神经网络加速器的权重映射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：CN116702845B 。

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：202310048900.2，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于ReRAM神经网络加速器的权重映射方法是由景乃峰;董光达;熊大鹏设计研发完成，并于2023-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ReRAM神经网络加速器的权重映射方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ReRAM神经网络加速器的权重映射方法，属于神经网络加速器领域，方法包括：步骤1：以ReRAM阵列的Bank作为第一映射优先级，用来放置卷积输入通道；步骤2：以ReRAM阵列的Bank‑Row方向作为第二映射优先级，在卷积核的输出通道维度上，把不同通道的卷积核摆放置不同的Bank‑Row位置上，直到完成所有输入和输出通道的数据映射要求；步骤3：每个权重数据按照比特位的特定顺序规则排列在计算阵列的交叉电路中。本发明提出一种新颖的高并行度权重映射算法设计，极大程度挖掘了卷积和矩阵乘法计算的并行性的同时，也降低硬件复杂度的。

本发明授权一种基于ReRAM神经网络加速器的权重映射方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ReRAM神经网络加速器的权重映射方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：以ReRAM阵列的Bank作为第一映射优先级，用来放置卷积输入通道； 步骤2：以ReRAM阵列的Bank-Row方向作为第二映射优先级，在卷积核的输出通道维度上，把不同通道的卷积核摆放置不同的Bank-Row位置上，直到完成所有输入和输出通道的数据映射要求； 步骤3：每个权重数据按照比特位的特定顺序规则排列在计算阵列的交叉电路中，其中，权重数据平均的放置在不同Array中的同一Bank-Row中； 其中，阵列具有N个Array，每个Array有M个Bank，Bank中包含个Bank-Row，每Bank-Row的容量为Y比特； 其中，面向通用矩阵乘法的映射算法如下： 步骤3.1：统计权重矩阵尺寸，记权重矩阵的高、宽度数据分别为H_mat、W_mat； 步骤3.2：在Y范围内，取H_mat的最大约数为粒度，对H_mat进行分割成子向量； 步骤3.3：将连续N个子向量放置在不同Array的同一Bank-Row中； 步骤3.4：重复步骤3.3，将子向量放在同一Bank的不同Row中，直到放置完成； 步骤3.5：对不同W_mat维度上的数据，重复步骤3.2、步骤3.3、步骤3.4，将数据以W_matmodM的顺序放置在不同Bank内，直到完成所有映射； 其中，面向卷积操作的映射算法如下： 步骤3.6：统计卷积权重数据，记为O、I、H、W，分别对应卷积核输出通道、输入通道、高、宽； 步骤3.7：在Y范围内，取H*W的最大倍数为粒度，在输入通道维度上分割卷积核成各个子块； 步骤3.8：将N个连续子块展开成一维向量，放置在N个Array的同一Bank-Row中； 步骤3.9：重复步骤3.8，将剩下的子块映射到下一Bank-Row上，直到该卷积核所有的子块映射完成； 步骤3.10：切换输出通道上的卷积核，重复步骤步骤3.8、步骤3.9，按照OmodM的规则，将卷积核放置在规则对应的Bank上； 步骤3.11：重复步骤3.10，直到所有的卷积核完成映射。

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