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龙图腾网获悉微软技术许可有限责任公司申请的专利深度学习模型的执行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：CN112016666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：201910475938.1，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权深度学习模型的执行是由刘云新;张霖涛设计研发完成，并于2019-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习模型的执行在说明书摘要公布了：根据本公开的实现，提出了一种深度学习模型的执行的方案。在该方案中，响应于深度学习模型的卷积层的卷积操作被触发，在计算设备的受信任执行环境TEE中，基于卷积层的输入和参数值集合来顺序执行多个分区卷积操作。给定分区卷积操作的执行包括：将输入中要由给定分区卷积操作的参数值子集处理的输入部分存储在TEE的受保护存储区中，通过输入部分和针对给定分区卷积操作的参数值子集的单个矩阵相乘操作来确定给定分区卷积操作的结果，参数值子集被表示为矩阵，以及从受保护存储区移除输入部分。通过合并多个分区卷积操作的结果来确定卷积操作的结果。由此，可以在安全程度高但存储资源有限的TEE中加快模型执行速度、提高存储空间效率。

本发明授权深度学习模型的执行在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，包括： 响应于深度学习模型的卷积层的卷积操作被触发，在计算设备的受信任执行环境TEE中，基于所述卷积层的输入和参数值集合来顺序执行多个分区卷积操作，所述多个分区卷积操作使用由所述参数值集合划分的不同参数值子集，所述多个分区卷积操作中的给定分区卷积操作的执行包括： 将所述输入中要由所述给定分区卷积操作的参数值子集处理的输入部分存储在所述TEE的受保护存储区中，所述输入部分被表示为矩阵， 通过所述输入部分和针对所述给定分区卷积操作的参数值子集的单个矩阵相乘操作来确定所述给定分区卷积操作的结果，所述参数值子集被表示为矩阵，以及 从所述受保护存储区移除所述输入部分；以及 通过合并所述多个分区卷积操作的结果来确定所述卷积操作的结果，以作为所述卷积层的输出， 其中将所述输入部分存储在所述受保护存储区中包括： 基于所述参数值集合的尺寸和所述输入的尺寸，将所述输入转换成输入矩阵，所述输入矩阵的行或列中的元素在所述卷积操作中要被用于与所述参数值集合中的相应参数值顺序相乘； 基于所述多个分区卷积操作的数目和所述给定卷积操作在所述多个分区卷积操作中的排序顺序，从所述输入矩阵确定与所述参数值子集对应的输入部分；以及 将所确定的所述输入部分存储在所述受保护存储区中。

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