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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具有持续且异步更新的流水线式神经网络处理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：CN114402293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202080065102.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权具有持续且异步更新的流水线式神经网络处理是由A·瓦格纳;T·米特拉;S·M·库尔卡尼;M·特伦布莱;S·S·巴拉德瓦杰设计研发完成，并于2020-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有持续且异步更新的流水线式神经网络处理在说明书摘要公布了：描述了用于具有持续且异步更新的流水线式神经网络处理的系统和方法。用于处理包括L个层其中L是大于2的整数的神经网络的方法包括：在一组计算资源之中划分L个层，该一组计算资源被配置成处理与L个层中的每个层相关联的前向传递和反向传递。方法还包括：使用一组计算资源，发起前向传递和反向传递的处理。方法还包括：在完成与L个层中的第一层相关联的第一组前向传递和第一组反向传递后，当梯度对更新与第一层相关联的参数可用时，发起与第一层相关联的参数的更新，而无需等待计算与L个层中的其余任何层相关联的梯度。

本发明授权具有持续且异步更新的流水线式神经网络处理在权利要求书中公布了：1.一种用于处理包括L个层的神经网络的方法，其中L是大于二的整数，所述方法包括： 在一组计算资源之中划分所述L个层，所述一组计算资源被配置成处理与所述L个层中的每个层相关联的前向传递和反向传递，其中所述在所述一组计算资源之中划分所述L个层包括：在所述一组计算资源之中基本均等地拆分与所述神经网络相关联的参数； 使用所述一组计算资源，针对所述L个层中的每个给定层发起所述前向传递和所述反向传递的处理； 在完成与所述L个层中的第一层相关联的第一组前向传递和第一组反向传递后，当第一组累加梯度可用于更新与所述第一层相关联的第一组参数时，发起与指派给所述一组计算资源之中的第一计算资源的所述第一层相关联的所述第一组参数的更新，而无需等待计算与其余L-1个层中的任何层相关联的梯度，并且在完成与所述第一层相关联的所述第一组参数的所述更新后，冲刷所述第一组累加梯度；以及 在完成与所述L个层中的第二层相关联的第二组前向传递和第二组反向传递后，当第二组累加梯度可用于更新与所述第二层相关联的第二组参数时，发起与指派给所述一组计算资源之中的第二计算资源的所述第二层相关联的所述第二组参数的更新，而无需等待计算与其余L-2个层中的任何层相关联的梯度，并且在完成与所述第二层相关联的所述第二组参数的所述更新后，冲刷所述第二组累加梯度，并且其中所述发起与所述第二层相关联的所述第二组参数的所述更新与所述发起与所述第一层相关联的所述第一组参数的所述更新是异步进行的。

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