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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利基于層間和層內混合精度運算的深度神經網絡加速器系統及計算方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115729697B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210164826.6，技術領域涉及：G06F9/50；該發明授權基于層間和層內混合精度運算的深度神經網絡加速器系統及計算方法是由倪偉;冉敬楠;陳世宇;宋宇鯤;張多利設計研發完成，并于2022-02-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于層間和層內混合精度運算的深度神經網絡加速器系統及計算方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于層間和層內混合精度運算的深度神經網絡加速器系統及計算方法，包括主控制器、指令存儲器、權值緩存地址控制器、特征圖緩存地址控制器、高位數據編碼索引表、權值緩存模塊組、特征圖緩存模塊組、乘累加陣列和量化器組；指令存儲器用于存儲指令碼；主控制器根據指令碼控制其他模塊；權值緩存地址控制器和特征圖緩存地址控制器用于數據搬運；高位數據編碼索引表用于存儲層內混合精度計算的信息；權值緩存模塊組和特征圖緩存模塊組用于緩存權值和特征圖；乘累加陣列用于實現乘累加操作；量化器組用于量化過渡和激活函數。本發明能提高并行度、降低訪存次數并降低量化誤差，適用于深度神經網絡的量化模型在邊緣設備的部署。

本發明授權基于層間和層內混合精度運算的深度神經網絡加速器系統及計算方法在權利要求書中公布了：1.一種基于層間和層內混合精度運算的深度神經網絡加速器系統，其特征包括：主控塊、存儲塊、存儲控制塊和計算塊； 所述主控塊包括：主控制器和指令存儲器； 所述存儲塊包括：權值緩存模塊組和特征圖緩存模塊組； 所述存儲控制塊包括：權值緩存地址控制器、特征圖緩存地址控制器和高位數據編碼索引表； 所述計算塊包括：權值共享緩存、特征圖共享緩存、乘累加陣列和量化器組； 所述指令存儲器用于存儲上位機發送的指令碼，所述指令碼包括：映射指令、偏置加載指令、計算指令、量化指令和結束指令； 所述主控制器在上位機發送的命令下啟動并依次從所述指令存儲器讀取當前指令； 若讀取到的當前指令解析為所述映射指令，則所述主控制器根據映射指令內的指令信息將映射配置信息發送至所述計算塊，所述計算塊根據所述映射配置信息重構所述權值共享緩存至所述特征圖共享緩存、所述特征圖共享緩存至所述乘累加陣列、所述權值緩存模塊組至特征圖緩存模塊組、特征圖緩存模塊組至所述乘累加陣列之間的數據路徑； 若讀取到的當前指令解析為所述偏置加載指令，則所述主控制器將所述偏置加載指令內的偏置信息發送至所述權值緩存地址控制器，使得所述權值緩存地址控制器根據所述偏置信息產生訪問信號并發給所述權值緩存模塊組，所述權值緩存模塊組將偏置信息加載至所述乘累加陣列； 若讀取到的當前指令解析為所述計算指令，則所述主控制器解析將所述計算指令內的計算配置信息發送至所述乘累加陣列，并將所述計算指令內的操作數信息分別發送至所述權值緩存地址控制器和所述特征圖緩存地址控制器；所述權值緩存地址控制器和所述特征圖緩存地址控制器均產生存儲控制信號后分別發給所述權值緩存模塊組和所述特征圖緩存模塊組；所述權值緩存模塊組和所述特征圖緩存模塊組將自身的計算數據分別搬運至所述權值共享緩存和所述特征圖共享緩存；所述乘累加陣列根據所述計算配置信息重構計算精度后接收所述權值共享緩存和所述特征圖共享緩存各自發來的操作數并完成計算； 若讀取到的當前指令解析為所述量化指令，則所述主控制器將所述量化指令內的量化配置信息和寫回信息發送至所述量化器組；所述量化器組根據所述量化配置信息對所述乘累加陣列發來的計算結果進行量化后，再根據所述寫回信息將量化結果寫回所述特征圖緩存模塊組； 若讀取到的當前指令解析為所述結束指令，則所述主控制器向所述上位機發送完成信號后進入空閑狀態；所述存儲層將最終計算結果發送至外部存儲器以等待上位機讀取。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。