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龙图腾网获悉福建亿榕信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司申请的专利DSP资源使用量的计算方法、装置、设备及存储介质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：CN117634562B 。

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：202311593383.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权DSP资源使用量的计算方法、装置、设备及存储介质是由常胜;张智涵;李强;庄莉;王秋琳;伍臣周;陈锴设计研发完成，并于2023-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本DSP资源使用量的计算方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种DSP资源使用量的计算方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：通过确定待处理神经网络的算子类型，其中，所述算子类型包括卷积层和全连接层；根据所述卷积层的参数，确定所述卷积层的全流水时钟稀释度和DSP的复用率；根据所述全连接层的参数，确定所述全连接层的全流水时钟稀释度和DSP的复用率；基于所述卷积层的全流水时钟稀释度、DSP的复用率和静态参数，以及所述全连接层的全流水时钟稀释度、DSP的复用率和静态参数，计算出所述待处理神经网络的DSP资源使用量，解决了相关技术中存在部署全流水设计架构神经网络的硬件资源，过度依赖工程师经验，且评估不准确的技术问题，实现了不依赖工程师经验，且提高了准确率和效率。

本发明授权DSP资源使用量的计算方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种DSP资源使用量的计算方法，其特征在于，所述DSP资源使用量的计算方法包括： 确定待处理神经网络的算子类型，其中，所述算子类型包括卷积层和全连接层； 根据所述卷积层的参数，确定所述卷积层的全流水时钟稀释度和DSP的复用率，其中，所述卷积层的参数包括静态参数和动态参数，所述卷积层的静态参数包括卷积步长，所述卷积层的动态参数包括量化位宽，所述卷积层的量化位宽包括激活层量化位宽和权重层量化位宽，所述卷积层的全流水时钟稀释度是通过卷积步长s和全流水时钟稀释度公式确定的，表示卷积层所处i层的全流水时钟稀释度，所述卷积层的DSP的复用率是通过所述卷积层的激活层量化位宽和权重层量化位宽确定的； 根据所述全连接层的参数，确定所述全连接层的全流水时钟稀释度和DSP的复用率，其中，所述全连接层的参数包括静态参数和动态参数，所述全连接层的静态参数包括预置步长，所述全连接层的全流水时钟稀释度是通过所述预置步长和全流水时钟稀释度公式确定的，表示全连接层所处j层的全流水时钟稀释度，所述全连接层的动态参数包括量化位宽，所述全连接层的量化位宽包括激活层量化位宽和权重层量化位宽，所述全连接层的DSP的复用率是通过所述全连接层的激活层量化位宽和权重层量化位宽确定的； 基于所述卷积层的全流水时钟稀释度、DSP的复用率和静态参数，以及所述全连接层的全流水时钟稀释度、DSP的复用率和静态参数，计算出所述待处理神经网络的DSP资源使用量，其中，所述待处理神经网络的DSP资源使用量是通过普通卷积层的DSP资源使用量以及全连接层的DSP资源使用量进行累加求和得到的，所述普通卷积层的DSP资源使用量是通过所述卷积层的全流水时钟稀释度、DSP的复用率、普通卷积层的静态参数和普通卷积层的DSP资源使用量公式计算得到的，所述普通卷积层的静态参数包括输入通道参数、输出通道参数和卷积核参数，为普通卷积层的DSP资源使用量、为普通卷积层第i层的输入通道参数、为普通卷积层第i层的卷积核参数、为普通卷积层第i层的输出通道参数、为普通卷积层第i层的DSP复用率、为普通卷积层第i层的全流水时钟稀释度，所述全连接层的DSP资源使用量是通过所述全连接层的全流水时钟稀释度、DSP的复用率、静态参数和全连接层的DSP资源使用量公式计算得到的，所述全连接层的静态参数包括输入通道参数和输出通道参数，为全连接层的DSP资源使用量、为全连接层第j层的输入通道参数、为全连接层第j层的输出通道参数、为全连接层第j层的DSP复用率、为全连接层第j层的全流水时钟稀释度。

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