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龍圖騰網(wǎng)獲悉龍芯中科技術(shù)股份有限公司申請的專利模型處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114418065B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111677862.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0464；該發(fā)明授權(quán)模型處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀介質(zhì)是由楊燦;王重熙;王宗磊設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-31向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本模型處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種模型處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀介質(zhì)，該方法中，基于目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用于實(shí)現(xiàn)原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中計算密集層及至少一個非計算密集層所需執(zhí)行的計算操作的融合層，根據(jù)融合層對應(yīng)的計算密集層的輸入和或計算密集層的計算輸出，計算融合層對應(yīng)的非計算密集層的本層計算的目標(biāo)輸出。基于目標(biāo)輸出進(jìn)行后續(xù)處理，融合層對應(yīng)的計算密集層包括位于融合層對應(yīng)的非計算密集層之前的計算密集層和或之后的計算密集層。這樣，一定程度上可以避免在單獨(dú)按層執(zhí)行非計算密集型層的過程中反復(fù)從內(nèi)存中存取數(shù)據(jù)的問題，從而可以減少訪存量，降低處理過程的耗時，提高處理性能。

本發(fā)明授權(quán)模型處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型處理方法，其特征在于，應(yīng)用于目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速領(lǐng)域，所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署于加速器中，所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括融合層，所述融合層對應(yīng)的所述加速器包括運(yùn)算單元、輸入緩存、中間值寄存器、輸出緩存、控制單元、前處理單元以及后處理單元；所述融合層用于實(shí)現(xiàn)原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中計算密集層及至少一個非計算密集層所需執(zhí)行的計算操作，所述方法包括： 對于所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的至少一個融合層，由所述至少一個融合層，通過所述運(yùn)算單元執(zhí)行所述計算密集層計算，并通過所述前處理單元對所述輸入緩存中的數(shù)據(jù)進(jìn)行前處理操作和或通過所述后處理單元對所述中間值寄存器中的數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理操作，根據(jù)所述至少一個融合層對應(yīng)的計算密集層的訪存數(shù)據(jù)輸入和或所述計算密集層的計算輸出結(jié)果，計算所述至少一個融合層對應(yīng)的非計算密集層的本層計算的目標(biāo)輸出結(jié)果，并將所述目標(biāo)輸出結(jié)果通過輸出緩存進(jìn)行輸出； 基于所述目標(biāo)輸出結(jié)果進(jìn)行后續(xù)處理；所述融合層對應(yīng)的計算密集層包括位于所述融合層對應(yīng)的非計算密集層之前的計算密集層和或之后的計算密集層。

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