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龙图腾网获悉北京宽温微电子科技有限公司申请的专利适用于神经网络加速器的数据调度方法及电子设备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：CN120994408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511508956.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权适用于神经网络加速器的数据调度方法及电子设备是由张琦瑢;朱胜兰;程平设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于神经网络加速器的数据调度方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及神经网络加速器技术领域，提供了一种适用于神经网络加速器的数据调度方法及电子设备，包括：基于填充掩码得到输入特征的扩展索引，确定扩展索引与原始索引间的映射关系；基于映射关系，卷积核大小和卷积遍历顺序对输入特征进行卷积计算，得到多个卷积结果，其中，基于池化遍历顺序确定卷积遍历顺序；每得到一个卷积结果，均进行激活、池化计算，得到对应的池化结果，每次池化计算的输入包括当前次池化计算对应的激活结果，和前一次池化计算对应的池化结果；基于第M次池化计算对应的池化结果计算量化结果，存储至缓存器中，M=a×N，a为正整数，N为池化窗口的大小。以解决面向神经网络加速器进行数据调度的时空开销大的问题。

本发明授权适用于神经网络加速器的数据调度方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种适用于神经网络加速器的数据调度方法，其特征在于，包括： 确定输入特征的扩展索引与原始索引之间的映射关系，其中，所述扩展索引是所述输入特征采用填充掩码的方式得到的； 基于所述映射关系，卷积核大小和卷积遍历顺序调度卷积算子，对所述输入特征进行卷积计算，得到多个卷积结果，其中，所述卷积遍历顺序是基于池化遍历顺序确定的，所述池化遍历顺序用于调度池化算子进行池化计算，以所述卷积核为卷积窗口，按照所述卷积遍历顺序滑动所述卷积窗口，对所述输入特征进行索引遍历； 每得到一个所述卷积结果，均依次进行激活计算、池化计算，得到对应的池化结果，其中，每次池化计算的输入包括当前次池化计算对应的激活计算的激活结果，以及当前次的前一次池化计算对应的池化结果； 对第M次池化计算对应的池化结果进行量化计算，得到量化结果，并存储至缓存器中，其中，M=a×N，a为正整数，N为池化窗口的大小； 确定输入特征的扩展索引与原始索引之间的映射关系，包括：基于所述卷积核大小，以及所述输入特征的特征图大小，确定填充区域的边界，得到所述填充区域；基于所述输入特征的特征图和所述填充区域确定所述扩展索引；在当前卷积窗口的卷积元素位于所述填充区域的情况下，所述卷积元素对应的扩展索引，与所述原始索引无映射关系，后续使用填充元素代替所述卷积元素进行计算；在所述卷积元素位于所述特征图对应区域的情况下，确定所述卷积元素对应的扩展索引，与所述卷积元素对应的原始索引之间的映射关系； 基于所述映射关系，卷积核大小和卷积遍历顺序调度卷积算子，对所述输入特征进行卷积计算，得到多个卷积结果之前，所述方法还包括：基于所述池化窗口的大小，所述输入特征的特征图大小和填充区域的大小，确定所述池化遍历顺序；基于所述池化遍历顺序和所述卷积核大小确定所述卷积遍历顺序； 以所述卷积核为卷积窗口，按照所述卷积遍历顺序滑动所述卷积窗口，对所述输入特征进行索引遍历，包括： 设置特征宽度递增使能信号，特征宽度计数信号，特征宽度复位信号，特征高度递增使能信号，特征高度计数信号和特征高度复位信号，其中，所述特征宽度计数信号和所述特征高度计数信号的初始值为0； 基于所述卷积遍历顺序将所述特征宽度递增使能信号置为使能值，所述特征宽度计数信号的值随所述卷积窗口在特征图宽度方向上的滑动递增，其中，所述特征图为全部的所述输入特征的特征图； 每当所述特征宽度计数信号的值等于所述特征图的宽度时，所述特征宽度复位信号将所述特征宽度计数信号置0复位，并将所述特征高度递增使能信号置为使能值，所述特征高度计数信号的值加1； 当所述特征高度计数信号的值等于所述特征图的高度时，所述特征高度复位信号将所述特征高度计数信号置0复位，并停止索引遍历。

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