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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种面向类脑芯片的脉冲神经网络编译方法和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：CN119692404B 。

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：202411863894.7，技术领域涉及：G06N3/06；该发明授权一种面向类脑芯片的脉冲神经网络编译方法和系统是由全哲;黄梓修;徐源设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向类脑芯片的脉冲神经网络编译方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向类脑芯片的脉冲神经网络编译方法，其通过在TVM中扩展脉冲神经网络Relay算子，接入并绑定至硬件算子库，自动化实现从脉冲神经网络模型到类脑芯片适配的中间表示转换和优化，结合面向脉冲神经网络模型的算子融合优化、面向类脑芯片的数据布局转换等优化方法，充分利用硬件算子库的高性能实现；最终基于TVM基础设施、LLVM编译器生成部署文件包，高效完成脉冲神经网络模型在类脑芯片上的编译与部署。本发明能够解决现有基于DSL的神经网络编译方法和基于硬件intrinsic函数或算子API的神经网络编译方法存在的学习成本高、开发效率低的技术问题。

本发明授权一种面向类脑芯片的脉冲神经网络编译方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向类脑芯片的脉冲神经网络SNN编译方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取类脑芯片算子库，基于TVM基础设施为类脑芯片算子库中的每个算子注册对应的Relay算子，并将该Relay算子与类脑芯片算子库中的对应算子建立关联，以得到适配类脑芯片的Relay算子库； 2获取高级语言开发框架描述的SNN模型，并基于步骤1得到的Relay算子库对高级语言开发框架描述的SNN模型进行模型转换处理，以获取与SNN模型等价的Relay中间表示RelayIR； 3对步骤2得到的RelayIR进行面向SNN模型以及类脑芯片特性的变形处理，以得到变形后的RelayIR； 4使用TVM基础设施中的LLVM后端代码生成器，对步骤3得到的数据布局转换后的RelayIR进行下沉处理，以得到LLVM中间代码； 5使用TVM基础设施将步骤3得到的数据布局转换后的RelayIR编译为模型文件和权重文件，并使用支持类脑芯片后端的LLVM编译器将步骤4得到的LLVM中间代码编译为算子文件，并将模型文件、权重文件以及算子文件打包为最终的部署文件包，作为最终的SNN编译结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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