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龙图腾网获悉想象技术有限公司申请的专利实现卷积神经网络的硬件和非瞬态计算机可读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：CN117217273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202311188305.5，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权实现卷积神经网络的硬件和非瞬态计算机可读存储介质是由C·吉布森;J·伊姆伯设计研发完成，并于2017-05-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本实现卷积神经网络的硬件和非瞬态计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及实现卷积神经网络的硬件和非瞬态计算机可读存储介质。一种卷积神经网络CNN的硬件实现的方法，方法包括：接收包括针对CNN层的权重数据的至少一部分和输入数据的至少一部分的数据的第一子集，并且使用至少一个卷积引擎执行数据的第一子集的卷积以生成第一部分结果；接收包括针对CNN层的权重数据的至少一部分和输入数据的至少一部分的数据的第二子集，并且使用至少一个卷积引擎执行数据的第二子集的卷积以生成第二部分结果；并且组合第一部分结果和第二部分结果，以生成针对CNN层的卷积数据的至少一部分。

本发明授权实现卷积神经网络的硬件和非瞬态计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于实现卷积神经网络CNN的硬件，所述硬件包括： 存储器接口，所述存储器接口被配置为从外部存储器接收将在所述CNN内的计算中使用的权重和输入数据以及用于控制所述硬件的操作的命令信息； 系数缓冲器控制器，所述系数缓冲器控制器被配置为从所述存储器接口接收所述权重，并将所述权重传递到系数缓冲器； 所述系数缓冲器，所述系数缓冲器被配置为存储从所述系数缓冲控制器接收的权重； 输入缓冲器控制器，所述输入缓冲器控制器被配置为从所述存储器接口接收所述输入数据并将所述输入数据传递到多个输入缓冲器； 所述多个输入缓冲器，所述多个输入缓冲器被配置为存储从所述输入缓冲器控制器接收的所述输入数据； 命令解码器，所述命令解码器被配置为对所述命令信息进行解码，随后向所述系数缓冲器控制器和所述输入缓冲器控制器发出控制信息，以控制所述权重和所述输入数据被分别存储在所述系数缓冲器和所述多个输入缓冲器中的方式； 多个卷积引擎，所述多个卷积引擎被配置为使用所述系数缓冲器中的所述权重对所述多个输入缓冲器中的所述输入数据执行一个或更多个卷积运算； 多个累加器，所述多个累加器被配置为接收所述多个卷积引擎的结果输出，并将所述多个卷积引擎的所述结果输出与存储在累加缓冲器中的值相加； 所述累加缓冲器，所述累加缓冲器被配置为存储来自所述多个累加器的累加结果； 共享缓冲器； 激活模块，所述激活模块被配置为对所述累加缓冲器中的数据执行多个不同激活函数中的至少一个，并将所得值存储在所述共享缓冲器中； 标准化模块，所述标准化模块被配置为对所述共享缓冲器中的数据执行多个不同标准化函数中的一个，并将结果存储在所述共享缓冲器中；以及池模块，所述池模块被配置为对所述共享缓冲器中的数据执行池化操作，并将结果存储在所述共享缓冲器中。

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