西安交通大学杨晨获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种面向稠密及稀疏卷积神经网络的稀疏度自适应卷积加速方法及加速器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：CN116976406B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310962009.X，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种面向稠密及稀疏卷积神经网络的稀疏度自适应卷积加速方法及加速器是由杨晨;孟依烁;王剑飞;项思维设计研发完成，并于2023-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向稠密及稀疏卷积神经网络的稀疏度自适应卷积加速方法及加速器在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向稠密及稀疏卷积神经网络的稀疏度自适应卷积加速方法及加速器。本发明对卷积层的卷积类型及以及稀疏度变化进行了针对性优化。针对不同尺寸的卷积核，将其尺寸统一为预设尺寸；对输入特征图进行相应处理，将其划分为预设尺寸的输入块，从而在实现简单规整的硬件结构的同时提升硬件资源利用率。针对不同稀疏度的卷积层，根据卷积核的稀疏度动态调整转换方法，通过Winograd加速算法以及抓取非零权重等方法降低冗余运算，使得所需的乘法运算量大幅度降低。
本发明授权一种面向稠密及稀疏卷积神经网络的稀疏度自适应卷积加速方法及加速器在权利要求书中公布了：1.一种面向稠密及稀疏卷积神经网络的稀疏度自适应卷积加速方法，其特征在于，包括： S1，将卷积核转换为预设尺寸的卷积核，将输入特征图转换为预设尺寸的输入块；所述预设尺寸的输入块的尺寸与预设尺寸的卷积核的尺寸匹配； S2，确定预设尺寸的卷积核的稠稀模式，若稠稀模式为稠密模式，则对预设尺寸的卷积核进行Winograd转换，得到转换卷积核及转换输入块；若稠稀模式为稀疏模式，则提取预设尺寸的卷积核的非零权重及非零权重对应的预设尺寸的输入块中的像素点，组成转换卷积核及转换输入块； S3，根据每个输入通道对应的转换卷积核非零权重数量进行通道排序，计算得到运算模式，根据运算模式将转换卷积核及转换输入块分配到PE阵列的不同PE对应的缓冲区中；将转换卷积核和转换输入块进行点乘及累加运算，得到卷积运算结果； 其中，按照如下原则确定运算模式：转换卷积核中非零权重大于等于4的输入通道使用整个PE进行运算；转换卷积核中非零权重小于4的多个输入通道拼接到一个PE上进行运算。
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